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机器学习中需要掌握的算法有哪些?

2019-05-20

在学习机器学习中,我们需要掌握很多算法,通过这些算法我们能够更快捷地利用机器学习解决更多的问题,让人工智能实现更多的功能,从而让人工智能变得更智能。因此,本文为大家介绍一下机器学习中需要掌握的算法,希望这篇文章能够帮助大家更深入地理解机器学习。

首先我们为大家介绍的是支持向量机学习算法。其实支持向量机算法简称SVM,一般来说,支持向量机算法是用于分类或回归问题的监督机器学习算法。SVM从数据集学习,这样SVM就可以对任何新数据进行分类。此外,它的工作原理是通过查找将数据分类到不同的类中。我们用它来将训练数据集分成几类。而且,有许多这样的线性超平面,SVM试图最大化各种类之间的距离,这被称为边际最大化。而支持向量机算法那分为两类,第一就是线性SVM。在线性SVM中,训练数据必须通过超平面分离分类器。第二就是非线性SVM,在非线性SVM中,不可能使用超平面分离训练数据。

然后我们给大家介绍一下Apriori机器学习算法,需要告诉大家的是,这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A,则项目B也以一定概率发生,生成的大多数关联规则都是IF_THEN格式。Apriori机器学习算法工作的基本原理就是如果项目集频繁出现,则项目集的所有子集也经常出现。

接着我们给大家介绍一下决策树机器学习算法。其实决策树是图形表示,它利用分支方法来举例说明决策的所有可能结果。在决策树中,内部节点表示对属性的测试。因为树的每个分支代表测试的结果,并且叶节点表示特定的类标签,即在计算所有属性后做出的决定。此外,我们必须通过从根节点到叶节点的路径来表示分类。

而随机森林机器学习算法也是一个重要的算法,它是首选的机器学习算法。我们使用套袋方法创建一堆具有随机数据子集的决策树。我们必须在数据集的随机样本上多次训练模型,因为我们需要从随机森林算法中获得良好的预测性能。此外,在这种集成学习方法中,我们必须组合所有决策树的输出,做出最后的预测。此外,我们通过轮询每个决策树的结果来推导出最终预测。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的算法,具体包括随机森林机器学习算法、决策树算法、apriori算法、支持向量机算法。相信大家看了这篇文章以后对机器学习有个更全面的认识,最后祝愿大家都学有所成、学成归来。

完 谢谢观看

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