
由于人工智能的火热,现在很多人都开始关注人工智能的各个分支的学习。人工智能由很多知识组成,其中人工智能的核心——机器学习是大家格外关注的。所以说,要想学好人工智能就必须学好机器学习。其中机器学习中涉及到了很多的算法,在这几篇文章中我们就给大家介绍一下关于机器学习算法的优缺点。
首先我们给大家介绍一下正则化算法,这是回归方法的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。其中,正则化算法的例子有很多,比如说岭回归、最小绝对收缩与选择算子、GLASSO、弹性网络、最小角回归。而正则化算法的优点有两点,第一就是其惩罚会减少过拟合。第二就是总会有解决方法。而正则化算法的缺点也有两点,第一就是惩罚会造成欠拟合。第二就是很难校准。
接着我们给大家说一下集成算法,集成方法是由多个较弱的模型集成模型组,其中的模型可以单独进行训练,并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来,以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集,因此广受欢迎。这种算法的案例有很多,比如说Boosting、Bootstrapped Aggregation(Bagging)、AdaBoost、层叠泛化、梯度推进机、梯度提升回归树、随机森林。而集成算法的优点就是当前最先进的预测几乎都使用了算法集成,它比使用单个模型预测出来的结果要精确的多。而缺点就是需要大量的维护工作。
然后我们给大家介绍一下决策树算法,决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型,它将对一个 item(表征在分支上)观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论(表征在叶子中)。而树模型中的目标是可变的,可以采一组有限值,被称为分类树;在这些树结构中,叶子表示类标签,分支表示表征这些类标签的连接的特征。决策树算法的案例有很多,比如说分类和回归树、Iterative Dichotomiser 3(ID3)、C4.5 和 C5.0。决策树算法的优点有两种,第一就是容易解释,第二就是非参数型。缺点就是趋向过拟合,而且可能或陷于局部最小值中,最后就是没有在线学习。
在这篇文章中我们给大家介绍了机器学习中涉及到的正则化算法、集成算法以及决策树算法的案例、优点以及缺点,这些知识都是能够帮助大家理解机器学习的算法,希望这篇文章能够帮助到大家。
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