NO.1KNN算法KNN算法的基本介紹:假若一個(gè)特征空間中大多數(shù)的樣本屬于某一個(gè)類別,則在這個(gè)特征空間中，k個(gè)最相似的樣本也屬于這個(gè)類別。該算法由兩個(gè)步驟組成:(1)對(duì)于一個(gè)給定的搜索訓(xùn)練集按一定距離度量,來(lái)找到一個(gè)的值。(2)在這個(gè)KNN當(dāng)中,根據(jù)大多數(shù)分為一致的類來(lái)進(jìn)行分類。用以下這幅圖可以很好的解釋kNN算法：不同形狀的點(diǎn)，為不同標(biāo)簽的點(diǎn)。其中綠色點(diǎn)為未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)點(diǎn)。現(xiàn)在要對(duì)綠色點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由圖不難得出：如果k=3，那么離綠色點(diǎn)最近的有2個(gè)紅色三角形和1個(gè)藍(lán)色的正方形，這3個(gè)點(diǎn)投票，于是綠色的這個(gè)待分類點(diǎn)屬于紅色的三角形。如果k=5，那么離綠色點(diǎn)最近的有2個(gè)紅色三角形和3個(gè)藍(lán)色的正方形，這5個(gè)點(diǎn)投票，于是綠色的這個(gè)待分類點(diǎn)屬于藍(lán)色的正方形。

K近鄰（KNN）算法優(yōu)點(diǎn)：·算法原理簡(jiǎn)單，容易理解，也較容易實(shí)現(xiàn)。·不需要進(jìn)行訓(xùn)練，只需要保存訓(xùn)練樣本和標(biāo)簽。·不易受小錯(cuò)誤概率的影響。經(jīng)理論證明，最近鄰的漸進(jìn)錯(cuò)誤率最壞時(shí)不超過(guò)兩倍的貝葉斯錯(cuò)誤率，最好時(shí)接近或達(dá)到貝葉斯錯(cuò)誤率。K近鄰（KNN）算法缺點(diǎn)：·K的選擇不固定。·預(yù)測(cè)結(jié)果容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響。·當(dāng)樣本不平衡時(shí)，新樣本的類別偏向訓(xùn)練樣本中數(shù)量占優(yōu)的類別，容易導(dǎo)致預(yù)測(cè)錯(cuò)誤。·當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，具有較高的計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗，因?yàn)閷?duì)每一個(gè)待分類的文本，都要計(jì)算它到全體已知樣本的距離，才能求得它的K個(gè)最近鄰。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本，而不是靠判別類域的方法來(lái)確定所屬類別的，因此對(duì)于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)，KNN方法較其他方法更為適合。在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，KNN算法在人臉識(shí)別、文字識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域可以取得良好的分類效果。K近鄰（KNN）算法需要注意的問(wèn)題：·數(shù)據(jù)特征之間量綱不統(tǒng)一時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，否則會(huì)出現(xiàn)大數(shù)吃小數(shù)的問(wèn)題；·數(shù)據(jù)之間的距離計(jì)算通常采用歐式距離；·kNN算法中K值的選取會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響，一般k值要小于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的平方根；·通常采用交叉驗(yàn)證法來(lái)選擇最優(yōu)的K值。NO.2樸素貝葉斯算法樸素貝葉斯分類是一種十分簡(jiǎn)單的分類算法，即對(duì)于給出的待分類項(xiàng)，求解在此項(xiàng)出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率，哪個(gè)最大，就認(rèn)為此待分類項(xiàng)屬于哪個(gè)類別。以判定外國(guó)友人為例做一個(gè)形象的比喻。若我們走在街上看到一個(gè)黑皮膚的外國(guó)友人，讓你來(lái)猜這位外國(guó)友人來(lái)自哪里。十有八九你會(huì)猜是從非洲來(lái)的，因?yàn)楹谄つw人種中非洲人的占比最多，雖然黑皮膚的外國(guó)人也有可能是美洲人或者是亞洲人。但是在沒(méi)有其它可用信息幫助我們判斷的情況下，我們會(huì)選擇可能出現(xiàn)的概率最高的類別，這就是樸素貝葉斯的基本思想。下圖為樸素貝葉斯算法的流程：樸素貝葉斯算法注意點(diǎn)：·當(dāng)特征屬性值的值類型不是離散值而是連續(xù)值的時(shí)候，需要通過(guò)高斯分布做概率的計(jì)算；·為了避免統(tǒng)計(jì)概率中出現(xiàn)概率為0的情況，可以引入Laplace校準(zhǔn)，它的思想非常簡(jiǎn)單，就是對(duì)沒(méi)類別下所有劃分的計(jì)數(shù)加1。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：1.樸素貝葉斯算法對(duì)待預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，過(guò)程簡(jiǎn)單速度快；2.對(duì)于多分類問(wèn)題也同樣很有效，復(fù)雜度也不會(huì)有大程度上升；3.在分布獨(dú)立這個(gè)假設(shè)成立的情況下，貝葉斯分類器效果奇好，會(huì)略勝于邏輯回歸，同時(shí)需要的樣本量也更少一點(diǎn)。4.對(duì)于類別類的輸入特征變量，效果非常好。對(duì)于數(shù)值型變量特征，我們是默認(rèn)它符合正態(tài)分布的。主要應(yīng)用領(lǐng)域·文本分類/垃圾文本過(guò)濾/情感判別：多分類較為簡(jiǎn)單，同時(shí)在文本數(shù)據(jù)中，分布獨(dú)立這個(gè)假設(shè)基本是成立的。垃圾文本過(guò)濾(比如垃圾郵件識(shí)別)和情感分析(微博上的褒貶情緒)用樸素貝葉斯也通常能取得很好的效果。·多分類實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)：對(duì)于文本相關(guān)的多分類實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，樸素貝葉斯算法被廣泛應(yīng)用，簡(jiǎn)單又高效。·推薦系統(tǒng)：樸素貝葉斯和協(xié)同過(guò)濾(CollaborativeFiltering)是一對(duì)好搭檔，協(xié)同過(guò)濾是強(qiáng)相關(guān)性，但是泛化能力略弱，樸素貝葉斯和協(xié)同過(guò)濾一起，能增強(qiáng)推薦的覆蓋度和效果。NO.3決策樹(shù)算法決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)（可以是二叉樹(shù)或非二叉樹(shù)），其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出，而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)輸出類別。使用決策樹(shù)進(jìn)行決策的過(guò)程就是從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，測(cè)試待分類項(xiàng)中相應(yīng)的特征屬性，并按照其值選擇輸出分支，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，將葉子節(jié)點(diǎn)存放的類別作為決策結(jié)果。決策樹(shù)學(xué)習(xí)通常包含這幾個(gè)方面：特征選擇、決策樹(shù)生成、決策樹(shù)剪枝、缺失值/異常值處理、決策樹(shù)集成學(xué)習(xí)。決策樹(shù)算法注意點(diǎn)：·決策樹(shù)算法非常容易過(guò)擬合，導(dǎo)致泛化能力不強(qiáng)。可以通過(guò)設(shè)置節(jié)點(diǎn)最少樣本數(shù)量和限制決策樹(shù)深度來(lái)改進(jìn)。·決策樹(shù)會(huì)因?yàn)闃颖景l(fā)生一點(diǎn)點(diǎn)的改動(dòng)，就會(huì)導(dǎo)致樹(shù)結(jié)構(gòu)的劇烈改變。這個(gè)可以通過(guò)集成學(xué)習(xí)之類的方法解決。·尋找最優(yōu)的決策樹(shù)是一個(gè)NP難的問(wèn)題，一般通過(guò)啟發(fā)式方法，容易陷入局部最優(yōu)。可以通過(guò)集成學(xué)習(xí)之類的方法來(lái)改善。·有些比較復(fù)雜的關(guān)系，決策樹(shù)很難學(xué)習(xí)，比如異或，一般這種關(guān)系可以換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法來(lái)解決。·如果某些特征的樣本比例過(guò)大，生成決策樹(shù)容易偏向于這些特征。這個(gè)可以通過(guò)調(diào)節(jié)樣本權(quán)重來(lái)改善（特別注意，在模型訓(xùn)練過(guò)程中，某些特征的權(quán)重排序很大，需要手動(dòng)調(diào)節(jié)樣本的權(quán)重來(lái)影響特征的權(quán)重，主要有樣本的均衡，樣本的過(guò)濾，樣本權(quán)重的調(diào)節(jié)）。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：相比其他算法，決策樹(shù)有一個(gè)非常明顯的優(yōu)勢(shì)，就是可以很直觀地進(jìn)行可視化，分類規(guī)則好理解，讓非專業(yè)的人也容易看明白，既可以解決分類問(wèn)題（對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值是類別型的數(shù)據(jù)），也能解決回歸問(wèn)題（輸出結(jié)果也可以是連續(xù)的數(shù)值），目前廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、醫(yī)療診斷、模式識(shí)別等領(lǐng)域。NO.4SVM算法支持向量機(jī)，supportvectormachine，簡(jiǎn)稱SVM，是經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分類算法，用于完成數(shù)據(jù)分類。svm算法通過(guò)找出一個(gè)決策超平面（二維空間指直線，三維空間指平面，超過(guò)三維的就是超平面了），將已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分開(kāi)，然后對(duì)于新數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)是位于超平面的哪一側(cè)完成判斷，得到新數(shù)據(jù)的分類。因此基礎(chǔ)的svm算法是一個(gè)二分類算法，至于多分類任務(wù)，多次使用svm即可解決。下圖是一組支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)分類的示例。SVM算法注意點(diǎn)：·SVM可以執(zhí)行線性非線性的分類、回歸、異常值檢測(cè)。適用于中小型復(fù)雜數(shù)據(jù)集；·SVM對(duì)特征縮放很敏感，可以在輸入之前采用StandardScaler處理；·如果SVM模型過(guò)擬合，可以通過(guò)降低C來(lái)進(jìn)行正則化；·LinearSVC灰度偏執(zhí)正則化，需要減去平均值，StandardScaler會(huì)自動(dòng)處理；·處理非線性數(shù)據(jù)集的方法之一是添加更多的特征，比如多項(xiàng)式特征。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，但它具有以下缺點(diǎn)：·無(wú)法應(yīng)對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練樣本；·難以解決多分類問(wèn)題；·對(duì)參數(shù)及核函數(shù)選擇非常敏感。支持向量機(jī)的常見(jiàn)適用范圍如下：·網(wǎng)絡(luò)完全傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法大多采用密碼簽名的方法。在進(jìn)行入侵檢測(cè)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助我們進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量的分析，在這里支持向量機(jī)具有檢測(cè)速度快，分類精度高等特點(diǎn)，可以幫助安全人員識(shí)別不同類別的網(wǎng)絡(luò)攻擊，例如掃描和欺詐網(wǎng)絡(luò)。·人臉識(shí)別SVM可以將圖像部分分為人臉和非人臉。它包含nxn像素的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，具有兩類人臉（+1）和非人臉（-1），然后從每個(gè)像素中提取特征作為人臉和非人臉。根據(jù)像素亮度在人臉周圍創(chuàng)建邊界，并使用相同的過(guò)程對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行分類。·文本和超文本分類SVM可以實(shí)現(xiàn)對(duì)兩種類型的模型進(jìn)行文本和超文本分類，它主要通過(guò)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)將文檔分類為不同的類別，如新聞文章、電子郵件和網(wǎng)頁(yè)。對(duì)于每個(gè)文檔，計(jì)算一個(gè)分?jǐn)?shù)并將其與預(yù)定義的閾值進(jìn)行比較。當(dāng)文檔的分?jǐn)?shù)超過(guò)閾值時(shí)，則將文檔分類為確定的類別。如果它不超過(guò)閾值，則將其視為一般文檔。通過(guò)計(jì)算每個(gè)文檔的分?jǐn)?shù)并將其與學(xué)習(xí)的閾值進(jìn)行比較來(lái)對(duì)新實(shí)例進(jìn)行分類。·蛋白質(zhì)折疊和遠(yuǎn)程同源檢測(cè)蛋白質(zhì)遠(yuǎn)程同源性檢測(cè)是計(jì)算生物學(xué)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。SVM算法是遠(yuǎn)程同源檢測(cè)最有效的方法之一。這些方法的性能取決于蛋白質(zhì)序列的建模方式。NO.5adaboost算法在了解adaboost算法之前，我們先來(lái)重溫一下三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮的故事：諸葛亮帶兵過(guò)江，江水湍急，而且里面多是突出水面的礁石。普通竹筏和船只很難過(guò)去,打頭陣的船只都被水沖走觸礁沉沒(méi)，諸葛亮一籌莫展，也想不出好辦法，入夜來(lái)了3個(gè)做牛皮活的皮匠獻(xiàn)策。告訴諸葛亮買牛，然后把牛從肚皮下整張剝下來(lái)，封好切口后讓士兵往里吹氣，做成牛皮筏子，這樣的筏子不怕撞，諸葛亮按此方法嘗試并順利過(guò)江。Adaboost就是這樣一種“三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮”的迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器（強(qiáng)分類器）。adaboost算法注意點(diǎn)：·AdaBoost迭代次數(shù)也就是弱分類器數(shù)目不太好設(shè)定，可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)進(jìn)行確定；·數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致分類精度下降；·訓(xùn)練比較耗時(shí)，每次重新選擇當(dāng)前分類器最好切分點(diǎn)；·對(duì)異常樣本敏感，異常樣本在迭代中可能會(huì)獲得較高的權(quán)重，影響最終的強(qiáng)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法中，Adaboost算法是一種比較重要且通用的用于特征分類的算法，在圖像檢索和人臉表情識(shí)別等問(wèn)題中都有普遍應(yīng)用。從現(xiàn)狀看，人們對(duì)Adaboost算法的研究及應(yīng)用主要集中用于分類問(wèn)題上，另外在某些回歸問(wèn)題上也有所涉及，比如兩類問(wèn)題、多類單標(biāo)簽問(wèn)題、多類多標(biāo)簽問(wèn)題和回歸問(wèn)題。Adaboost在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中十分重要，它是一種提高任意給定學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確度的方法。也就是說(shuō)，Adaboost算法為其他算法提供了一種框架結(jié)構(gòu)，而其他算法只在其中作為子分類器，因此Adaboost算法可以運(yùn)用在許多方面的實(shí)踐上。通過(guò)Adaboost算法·可以實(shí)現(xiàn)手寫體字符識(shí)別，運(yùn)用到了許多輸入設(shè)備上，如流行的觸屏手機(jī)上的手寫輸入、筆記本電腦的手寫輸入、掃描儀掃面文字轉(zhuǎn)化為電子文檔。·圖像識(shí)別，如人臉識(shí)別、google上的圖片檢索功能(很方便地找到想要的清晰度更高的圖片)。我們實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別，現(xiàn)在的WIN7上都有了一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別的功能，我們能夠讓計(jì)算機(jī)知道我們說(shuō)了什么話,并通過(guò)機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)提高語(yǔ)音識(shí)別的精度，聲音輸入和聲控很可能在未來(lái)普及。·Adaboost算法還能做文本分類和醫(yī)療診斷等等。NO.6EM算法最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又譯為期望最大化算法），是在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)或者最大后驗(yàn)估計(jì)的算法，其中概率模型依賴于無(wú)法觀測(cè)的隱性變量。以打獵為例做一個(gè)形象的比喻：比如你一位同學(xué)和一位獵人一起外出打獵，一只野兔從前方竄過(guò)。只聽(tīng)一聲槍響，野兔應(yīng)聲到下，如果要你推測(cè)，這一發(fā)命中的子彈是誰(shuí)打的？你就會(huì)想，只發(fā)一槍便打中，由于獵人命中的概率一般大于你那位同學(xué)命中的概率，從而推斷出這一槍應(yīng)該是獵人射中的。這個(gè)例子所作的推斷就體現(xiàn)了最大似然法的基本思想。多數(shù)情況下我們是根據(jù)已知條件來(lái)推算結(jié)果，而最大似然估計(jì)是已經(jīng)知道了結(jié)果，然后尋求使該結(jié)果出現(xiàn)的可能性最大的條件，以此作為估計(jì)值。EM算法注意點(diǎn)：·對(duì)初始化數(shù)據(jù)敏感。·EM算法計(jì)算復(fù)雜，收斂較慢，不適于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)。·當(dāng)所要優(yōu)化的函數(shù)不是凸函數(shù)時(shí)，EM算法容易給出局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解。適用場(chǎng)景及主要應(yīng)用領(lǐng)域：·K-Means聚類K-Means是EM算法的一個(gè)特列。在K-Means聚類時(shí)，每個(gè)聚類簇的質(zhì)心是隱含數(shù)據(jù)。我們會(huì)假設(shè)K個(gè)初始化質(zhì)心，即EM算法的E步；然后計(jì)算得到每個(gè)樣本最近的質(zhì)心，并把樣本聚類到最近的這個(gè)質(zhì)心，即EM算法的M步