机器学习算法有哪些,从根底到高档
机器学习算法有很多种,依据学习办法的不同,能够大致分为以下几类:
1. 监督学习(Supervised Learning):在监督学习中,算法从标示过的练习数据中学习,以便对新的、未见过的数据进行猜测。常见的监督学习算法包含: 线性回归(Linear Regression) 逻辑回归(Logistic Regression) 决议计划树(Decision Trees) 随机森林(Random Forests) 支撑向量机(Support Vector Machines, SVM) 神经网络(Neural Networks) 集成办法(如梯度进步树,GBDT,XGBoost等)
2. 非监督学习(Unsupervised Learning):在非监督学习中,算法从未标示的数据中学习,以发现数据中的形式和结构。常见的非监督学习算法包含: 聚类(Clustering,如KMeans、层次聚类等) 降维(Dimensionality Reduction,如主成分剖析PCA、tSNE等) 相关规则学习(Association Rule Learning,如Apriori算法、Eclat算法等)
4. 强化学习(Reinforcement Learning):强化学习是一种经过与环境的交互来学习最佳决议计划战略的算法。常见的强化学习算法包含: Q学习(QLearning) 深度Q网络(Deep Q Network, DQN) 战略梯度(Policy Gradient) 艺人评论家办法(ActorCritic Methods)
5. 深度学习(Deep Learning):深度学习是机器学习的一个子范畴,它运用神经网络来学习数据的杂乱表明。常见的深度学习算法包含: 前馈神经网络(Feedforward Neural Networks) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 长短期回忆网络(Long ShortTerm Memory, LSTM) 生成对立网络(Generative Adversarial Networks, GAN)
这些算法在不同的使用场景中发挥着重要作用,挑选适宜的算法取决于具体问题的特色和要求。
机器学习算法概览:从根底到高档
一、监督学习算法
1. 线性回归
2. 逻辑回归
逻辑回归是一种二分类算法,它经过求解逻辑函数来猜测样本归于正类或负类的概率。
3. 决议计划树
决议计划树是一种依据树结构的分类算法,它经过递归地将数据集划分为子集,直到满意中止条件停止。
4. 随机森林
随机森林是一种集成学习办法,它经过构建多个决议计划树,并对它们的猜测成果进行投票来进步分类和回归的准确性。
5. 支撑向量机(SVM)
支撑向量机是一种二分类算法,它经过找到一个最优的超平面来将数据集划分为两个类别。
二、无监督学习算法
1. K-means聚类
K-means聚类是一种依据间隔的聚类算法,它经过迭代地将数据点分配到最近的聚类中心来构成K个聚类。
2. 聚类层次法
聚类层次法是一种依据层次结构的聚类算法,它经过兼并或割裂聚类来构成终究的聚类成果。
3. 主成分剖析(PCA)
主成分剖析是一种降维算法,它经过将数据投影到低维空间来削减数据维度,一起保存大部分信息。
4. 聚类自编码器
聚类自编码器是一种结合了聚类和自编码器的算法,它经过学习数据表明来一起进行降维和聚类。
三、半监督学习算法
1. 自编码器
自编码器是一种无监督学习算法,它经过学习数据的低维表明来提取特征。
3. 多视图学习
多视图学习是一种处理多源数据的算法,它经过学习数据在不同视图之间的联系来进步模型的功能。
四、强化学习算法
1. Q-learning
Q-learning是一种依据值函数的强化学习算法,它经过学习Q值来挑选最优动作。
2. Deep Q-Network(DQN)
DQN是一种结合了深度学习和Q-learning的算法,它经过神经网络来近似Q值函数。
3. Policy Gradient
Policy Gradient是一种依据战略的强化学习算法,它经过优化战略函数来学习最优战略。
机器学习算法品种繁复,本文仅介绍了部分常见的算法。在实践使用中,依据具体问题和数据特色挑选适宜的算法至关重要。期望本文能帮助您更好地了解机器学习算法,为您的项目供给有利的参阅。