但對很多人來講，人工智能還是一個(gè)較為“高深”的技術(shù)，然而再高深的技術(shù)，也是從基礎(chǔ)原理開始的。人工智能領(lǐng)域中就流傳著10大算法，它們的原理淺顯，很早就被發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用，甚至你在中學(xué)時(shí)就學(xué)過，在生活中也都極為常見。

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　　線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地?cái)M合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量(x 值)和數(shù)值結(jié)果(y 值)。然后就可以用這條線來預(yù)測未來的值! 這種算法最常用的技術(shù)是最小二乘法（Least of squares）。這個(gè)方法計(jì)算出最佳擬合線，以使得與直線上每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的垂直距離最小。總距離是所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的垂直距離(綠線)的平方和。其思想是通過最小化這個(gè)平方誤差或距離來擬合模型。

　　例如，簡單線性回歸，它有一個(gè)自變量(x 軸)和一個(gè)因變量(y 軸) 比如預(yù)測明年的房價(jià)漲幅、下一季度新產(chǎn)品的銷量等等。聽起來并不難，不過線性回歸算法的難點(diǎn)并不在于得出預(yù)測值，而在于如何更精確。為了那個(gè)可能十分細(xì)微的數(shù)字，多少工程師為之耗盡了青春和頭發(fā)。

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　　邏輯回歸（LogisTIc regression）與線性回歸類似，但邏輯回歸的結(jié)果只能有兩個(gè)的值。如果說線性回歸是在預(yù)測一個(gè)開放的數(shù)值，那邏輯回歸更像是做一道是或不是的判斷題。 邏輯函數(shù)中Y值的范圍從 0 到 1.是一個(gè)概率值。邏輯函數(shù)通常呈S 型，曲線把圖表分成兩塊區(qū)域，因此適合用于分類任務(wù)。

　　比如上面的邏輯回歸曲線圖，顯示了通過考試的概率與學(xué)習(xí)時(shí)間的關(guān)系，可以用來預(yù)測是否可以通過考試。 邏輯回歸經(jīng)常被電商或者外賣平臺用來預(yù)測用戶對品類的購買偏好。

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　　如果說線性和邏輯回歸都是把任務(wù)在一個(gè)回合內(nèi)結(jié)束，那么決策樹（Decision Trees）就是一個(gè)多步走的動(dòng)作，它同樣用于回歸和分類任務(wù)中，不過場景通常更復(fù)雜且具體。 舉個(gè)簡單例子，老師面對一個(gè)班級的學(xué)生，哪些是好學(xué)生?如果簡單判斷考試90分就算好學(xué)生好像太粗暴了，不能唯分?jǐn)?shù)論。那面對成績不到90分的學(xué)生，我們可以從作業(yè)、出勤、提問等幾個(gè)方面分開討論。

　　以上就是一個(gè)決策樹的圖例，其中每一個(gè)有分叉的圈稱為節(jié)點(diǎn)。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，我們根據(jù)可用的特征詢問有關(guān)數(shù)據(jù)的問題。左右分支代表可能的答案。最終節(jié)點(diǎn)(即葉節(jié)點(diǎn))對應(yīng)于一個(gè)預(yù)測值。   每個(gè)特征的重要性是通過自頂向下方法確定的。節(jié)點(diǎn)越高，其屬性就越重要。比如在上面例子中的老師就認(rèn)為出勤率比做作業(yè)重要，所以出勤率的節(jié)點(diǎn)就更高，當(dāng)然分?jǐn)?shù)的節(jié)點(diǎn)更高。

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　　樸素貝葉斯（Naive Bayes)是基于貝葉斯定理，即兩個(gè)條件關(guān)系之間。它測量每個(gè)類的概率，每個(gè)類的條件概率給出 x 的值。這個(gè)算法用于分類問題，得到一個(gè)二進(jìn)制“是 / 非”的結(jié)果。看看下面的方程式。

　　樸素貝葉斯分類器是一種流行的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，經(jīng)典應(yīng)用是過濾垃圾郵件。 當(dāng)然，學(xué)堂君賭一頓火鍋，80%的人沒看懂上面這段話。(80%這個(gè)數(shù)字是學(xué)堂君猜的，但經(jīng)驗(yàn)直覺就是一種貝葉斯式的計(jì)算。) 用非術(shù)語解釋貝葉斯定理，就是通過A條件下發(fā)生B的概率，去得出B條件下發(fā)生A的概率。比如說，小貓喜歡你，有a%可能性在你面前翻肚皮，請問小貓?jiān)谀忝媲胺瞧?，有多少概率喜歡你? 當(dāng)然，這樣做題，等于抓瞎，所以我們還需要引入其他數(shù)據(jù)，比如小貓喜歡你，有b%可能和你貼貼，有c%概率發(fā)出呼嚕聲。所以我們?nèi)绾沃佬∝堄卸啻蟾怕氏矚g自己呢，通過貝葉斯定理就可以從翻肚皮，貼貼和呼嚕的概率中計(jì)算出來。

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　　支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種用于分類問題的監(jiān)督算法。支持向量機(jī)試圖在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數(shù)據(jù)項(xiàng)繪制為 n 維空間中的點(diǎn)，其中，n 是輸入特征的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，支持向量機(jī)找到一個(gè)最優(yōu)邊界，稱為超平面(Hyperplane)，它通過類標(biāo)簽將可能的輸出進(jìn)行最佳分離。 超平面與最近的類點(diǎn)之間的距離稱為邊距。最優(yōu)超平面具有最大的邊界，可以對點(diǎn)進(jìn)行分類，從而使最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)與這兩個(gè)類之間的距離最大化。

　　所以支持向量機(jī)想要解決的問題也就是如何把一堆數(shù)據(jù)做出區(qū)隔，它的主要應(yīng)用場景有字符識別、面部識別、文本分類等各種識別。

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　　K- 最近鄰算法(K-Nearest Neighbors，KNN)非常簡單。KNN 通過在整個(gè)訓(xùn)練集中搜索 K 個(gè)最相似的實(shí)例，即 K 個(gè)鄰居，并為所有這些 K 個(gè)實(shí)例分配一個(gè)公共輸出變量，來對對象進(jìn)行分類。   K 的選擇很關(guān)鍵：較小的值可能會得到大量的噪聲和不準(zhǔn)確的結(jié)果，而較大的值是不可行的。它最常用于分類，但也適用于回歸問題。   用于評估實(shí)例之間相似性的距離可以是歐幾里得距離(Euclidean distance)、曼哈頓距離(Manhattan distance)或明氏距離(Minkowski distance)。歐幾里得距離是兩點(diǎn)之間的普通直線距離。它實(shí)際上是點(diǎn)坐標(biāo)之差平方和的平方根。

　　KNN分類示例   KNN理論簡單，容易實(shí)現(xiàn)，可用于文本分類、模式識別、聚類分析等。

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　　K- 均值(K-means)是通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類來聚類的。例如，這個(gè)算法可用于根據(jù)購買歷史將用戶分組。它在數(shù)據(jù)集中找到 K 個(gè)聚類。K- 均值用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此，我們只需使用訓(xùn)練數(shù)據(jù) X，以及我們想要識別的聚類數(shù)量 K。   該算法根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)迭代地分配給 K 個(gè)組中的一個(gè)組。它為每個(gè) K- 聚類(稱為質(zhì)心)選擇 K 個(gè)點(diǎn)?；谙嗨贫龋瑢⑿碌臄?shù)據(jù)點(diǎn)添加到具有最近質(zhì)心的聚類中。這個(gè)過程一直持續(xù)到質(zhì)心停止變化為止。

　　生活中，K- 均值在欺詐檢測中扮演了重要角色，在汽車、醫(yī)療保險(xiǎn)和保險(xiǎn)欺詐檢測領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。

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　　隨機(jī)森林(Random Forest)是一種非常流行的集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這個(gè)算法的基本思想是，許多人的意見要比個(gè)人的意見更準(zhǔn)確。在隨機(jī)森林中，我們使用決策樹集成(參見決策樹)。

　　(a)在訓(xùn)練過程中，每個(gè)決策樹都是基于訓(xùn)練集的引導(dǎo)樣本來構(gòu)建的。   (b)在分類過程中，輸入實(shí)例的決定是根據(jù)多數(shù)投票做出的。   隨機(jī)森林擁有廣泛的應(yīng)用前景，從市場營銷到醫(yī)療保健保險(xiǎn)，既可以用來做市場營銷模擬的建模，統(tǒng)計(jì)客戶來源、保留及流失，也可以用來預(yù)測疾病的風(fēng)險(xiǎn)和病患者的易感性。

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　　由于我們今天能夠捕獲的數(shù)據(jù)量之大，機(jī)器學(xué)習(xí)問題變得更加復(fù)雜。這就意味著訓(xùn)練極其緩慢，而且很難找到一個(gè)好的解決方案。這一問題，通常被稱為“維數(shù)災(zāi)難”(Curse of dimensionality)。   降維(Dimensionality reducTIon)試圖在不丟失最重要信息的情況下，通過將特定的特征組合成更高層次的特征來解決這個(gè)問題。主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是最流行的降維技術(shù)。   主成分分析通過將數(shù)據(jù)集壓縮到低維線或超平面 / 子空間來降低數(shù)據(jù)集的維數(shù)。這盡可能地保留了原始數(shù)據(jù)的顯著特征。

　　可以通過將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)近似到一條直線來實(shí)現(xiàn)降維的示例。

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　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArTIficial Neural Networks，ANN)可以處理大型復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一組帶有權(quán)值的邊和節(jié)點(diǎn)組成的相互連接的層，稱為神經(jīng)元。在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個(gè)隱藏層。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了兩個(gè)隱藏層。除此之外，還需要處理深度學(xué)習(xí)。   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理與大腦的結(jié)構(gòu)類似。一組神經(jīng)元被賦予一個(gè)隨機(jī)權(quán)重，以確定神經(jīng)元如何處理輸入數(shù)據(jù)。通過對輸入數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練階段，系統(tǒng)可以訪問正確的答案。   如果網(wǎng)絡(luò)不能準(zhǔn)確識別輸入，系統(tǒng)就會調(diào)整權(quán)重。經(jīng)過充分的訓(xùn)練后，它將始終如一地識別出正確的模式。

　　每個(gè)圓形節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)人工神經(jīng)元，箭頭表示從一個(gè)人工神經(jīng)元的輸出到另一個(gè)人工神經(jīng)元的輸入的連接。   圖像識別，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)著名應(yīng)用。   現(xiàn)在，你已經(jīng)了解了最流行的人工智能算法的基礎(chǔ)介紹，并且，對它們的實(shí)際應(yīng)用也有了一定認(rèn)識。