本文為大家分享了機(jī)器學(xué)習(xí)10大經(jīng)典算法，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1、C4.5

C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類(lèi)決策樹(shù)算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)：

     1)用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足；

    2)在樹(shù)構(gòu)造過(guò)程中進(jìn)行剪枝；

    3)能夠完成對(duì)連續(xù)屬性的離散化處理；

    4)能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理。

C4.5算法有如下優(yōu)點(diǎn)：產(chǎn)生的分類(lèi)規(guī)則易于理解，準(zhǔn)確率較高。其缺點(diǎn)是：在構(gòu)造樹(shù)的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，因而導(dǎo)致算法的低效。 

2、The k-means algorithm即K-Means算法

k-means algorithm算法是一個(gè)聚類(lèi)算法，把n的對(duì)象根據(jù)他們的屬性分為k個(gè)分割，k < n。它與處理混合正態(tài)分布的最大期望算法很相似，因?yàn)樗麄兌荚噲D找到數(shù)據(jù)中自然聚類(lèi)的中心。它假設(shè)對(duì)象屬性來(lái)自于空間向量，并且目標(biāo)是使各個(gè)群組內(nèi)部的均方誤差總和最小。 

3、Support vector machines支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（Support Vector Machine），簡(jiǎn)稱(chēng)SV機(jī)（論文中一般簡(jiǎn)稱(chēng)SVM）。它是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，它廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析中。支持向量機(jī)將向量映射到一個(gè)更高維的空間里，在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面。在分開(kāi)數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個(gè)互相平行的超平面。分隔超平面使兩個(gè)平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類(lèi)器的總誤差越小。一個(gè)極好的指南是C.J.C Burges的《模式識(shí)別支持向量機(jī)指南》。van der Walt和Barnard將支持向量機(jī)和其他分類(lèi)器進(jìn)行了比較。 

4、The Apriori algorithm

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類(lèi)上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱(chēng)為頻繁項(xiàng)集，簡(jiǎn)稱(chēng)頻集。 

5、最大期望(EM)算法

在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)的算法，其中概率模型依賴(lài)于無(wú)法觀(guān)測(cè)的隱藏變量（Latent Variabl）。最大期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)據(jù)集聚（Data Clustering）領(lǐng)域。 

6、PageRank網(wǎng)頁(yè)排名

PageRank是Google算法的重要內(nèi)容。2001年9月被授予美國(guó)專(zhuān)利，專(zhuān)利人是Google創(chuàng)始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網(wǎng)頁(yè)，而是指佩奇，即這個(gè)等級(jí)方法是以佩奇來(lái)命名的。

PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量倆衡量網(wǎng)站的價(jià)值。PageRank背后的概念是，每個(gè)到頁(yè)面的鏈接都是對(duì)該頁(yè)面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個(gè)就是所謂的“鏈接流行度”——衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個(gè)概念引自學(xué)術(shù)中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的權(quán)威性就越高。 

7、AdaBoost

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類(lèi)器(弱分類(lèi)器)，然后把這些弱分類(lèi)器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類(lèi)器(強(qiáng)分類(lèi)器)。其算法本身是通過(guò)改變數(shù)據(jù)分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類(lèi)是否正確，以及上次的總體分類(lèi)的準(zhǔn)確率，來(lái)確定每個(gè)樣本的權(quán)值。將修改過(guò)權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類(lèi)器最后融合起來(lái)，作為最后的決策分類(lèi)器。 

8、kNN: k-nearest neighbor classification

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類(lèi)算法，是一個(gè)理論上比較成熟的方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類(lèi)別，則該樣本也屬于這個(gè)類(lèi)別。 

9、Naive Bayes樸素貝葉斯

在眾多的分類(lèi)模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類(lèi)模型是決策樹(shù)模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類(lèi)效率。同時(shí)，NBC模型所需估計(jì)的參數(shù)很少，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單。理論上，NBC模型與其他分類(lèi)方法相比具有最小的誤差率。但是實(shí)際上并非總是如此，這是因?yàn)镹BC模型假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立，這個(gè)假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類(lèi)帶來(lái)了一定影響。在屬性個(gè)數(shù)比較多或者屬性之間相關(guān)性較大時(shí)，NBC模型的分類(lèi)效率比不上決策樹(shù)模型。而在屬性相關(guān)性較小時(shí)，NBC模型的性能最為良好。 

10、CART:分類(lèi)與回歸樹(shù)

CART, Classification and Regression Trees。在分類(lèi)樹(shù)下面有兩個(gè)關(guān)鍵的思想。第一個(gè)是關(guān)于遞歸地劃分自變量空間的想法；第二個(gè)想法是用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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