刑孤守备！十大呆板进修算法之旅已动身

　　LVQ的暗示是codebook vector的荟萃。这些在开始时是随机选择的，而且得当于在进修算法的多次迭代中最佳地总结实习数据集。在进修之后，codebook vector可以用来做如KNN一样的猜测。通过计较每个codebook vector和新数据实例之间的间隔来找到最相似的邻人（最佳匹配码本向量）。然后将最佳匹配单位的种别值或（在回归环境下的现实值）作为猜测返回。假如你从头调解数据以使其具有沟通的范畴（如0和1之间），则可以得到最佳功效。

　　假如你发明KNN在你的数据集上给出了很好的功效，请实行行使LVQ来镌汰存储整个实习数据集的内存要求。

　　8 - 支持向量机

　　支持向量机大概是最受接待和接头的呆板进修算法之一。

　　超平面是支解输入变量空间的线。在SVM中，选择一个超平面，以便通过它们的类（类0或类1）将输入变量空间中的点最好地分隔。在二维中，可以将其视为一条线，让我们假设全部的输入点都可以被这条线完全分隔。 SVM进修算法找到导致由超平面临类举办最佳疏散的系数。

　　超平面和最近的数据点之间的间隔被称为界线。可以疏散两个类的最好或最优超平面是具有最大界线的直线。只有这些点与界说超平面和分类器的结构有关。这些点被称为支持向量，他们支持或界说超平面。在实践中，行使优化算法来找到最大化界线的系数的值。

　　支持向量机大噶?鲱强盛的现因素类器之一，值得在你的数据集上实行。

　　9 - Bagging 和随机丛林

　　随机丛林是最风行和最强盛的呆板进修算法之一。它是一种称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成呆板进修算法。

　　Bootstrap 是从数据样本中估算数目的一种强盛的统计要领。你必要大量的数据样本、计较均匀值，然后均匀全部的均匀值，以便更好地预计真实的均匀值。

　　在Bagging 中，行使沟通的要领，而是用于预计整个统计模子，最常见的是决定树。你的实习数据的多个样本被采纳，然后为每个数据样本构建模子。当你必要对新数据举办猜测时，每个模子城市举办猜测，并对猜测举办均匀，以更好地预计真实的产出值。

　　随机丛林是对这种要领的一种调解，在这种要领中建设决定树，而不是选择最佳支解点，通过引入随机性来举办次优支解。

　　因此，为每一个数据样本建设的模子比它们原来的样子更纷歧样，可是它们以其奇异和差异的方法如故是精确的。团结他们的猜测可以更好地预计真实的隐藏产出代价。

　　假如用高方差的算法（如决定树）得到较好的功效，那么凡是可以通过bagging算法来得到更好的功效。

　　10 - 加强和AdaBoost

　　Boosting是一种集成技能，试图从一些弱分类器中建设一个强分类器。这是通过从实习数据构建模子，然后建设第二个模子来实行更正第一个模子的错误。添加模子，直到美满猜测实习集或添加最大数目的模子。

　　AdaBoost是为二进制分类开拓的第一个真正乐成的加强算法。这是领略晋升的最佳出发点。当代的助推要领成立在AdaBoost上，最明显的是随机梯度晋升机。

　　AdaBoost与短决定树一路行使。在建设第一棵树之后，行使每个实习实例上的树的机能来权衡所建设的下一棵树应该存眷每个实习实例的留意力。难以猜测的实习数据被赋予更多的权重，而易于猜测的实例被赋予更少的权重。依次建设模子，每个模子更新影响由序列中下一棵树执行的进修的实习实例的权重。在成立全部树之后，对新数据举办猜测，而且通过实习数据的准确度对每棵树的机能举办加权。

　　由于云云多的留意力放在了更正算法的错误上，以是破除去非常值的数据很是重要。

　　初学者在面临各类百般的呆板进修算法时所提出的一个典范题目是“我应该行使哪种算法？”题目的谜底取决于很多身分，包罗：（1）数据的巨细、质量和性子；（2）可用的计较时刻; （3）使命的紧要性; （4）你想要如那里理赏罚数据。

　　纵然是一位履历富厚的数据科学家，在实行差异的算法之前，也无法判别哪种算法会示意最好。固然尚有许多其他的呆板进修算法，但这些算法是最受接待的算法。假如你是呆板进修的新手，这将是一个很好的进修出发点。

（编辑：湖南网）

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