收藏 | 数据分析师最常用的10个机器学习算法！

成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。如果你的属性都是相同的比例，最简单的方法就是使用欧几里德距离，它可以根据每个输入变量之间的差直接计算。

K-Nearest Neighbors

KNN可能需要大量的内存或空间来存储所有的数据，但只有在需要预测时才会执行计算（或学习）。 你还可以随时更新和管理你的训练集，以保持预测的准确性。

距离或紧密度的概念可能会在高维环境（大量输入变量）下崩溃，这会对算法造成负面影响。这类事件被称为维度诅咒。它也暗示了你应该只使用那些与预测输出变量最相关的输入变量。

7. 学习矢量量化

K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。 学习矢量量化算法（或简称LVQ）是一种人工神经网络算法，允许你挂起任意个训练实例并准确学习他们。

Learning Vector Quantization

LVQ用codebook向量的集合表示。开始时随机选择向量，然后多次迭代，适应训练数据集。 在学习之后，codebook向量可以像K-近邻那样用来预测。 通过计算每个codebook向量与新数据实例之间的距离来找到最相似的邻居（最佳匹配），然后返回最佳匹配单元的类别值或在回归情况下的实际值作为预测。 如果你把数据限制在相同范围（如0到1之间），则可以获得最佳结果。

如果你发现KNN在您的数据集上给出了很好的结果，请尝试使用LVQ来减少存储整个训练数据集的内存要求。

8. 支持向量机

支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。

超平面是分割输入变量空间的线。 在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。在二维空间中可以将其视为一条线，所有的输入点都可以被这条线完全分开。 SVM学习算法就是要找到能让超平面对类别有最佳分离的系数。

Support Vector Machine

超平面和最近的数据点之间的距离被称为边界，有最大边界的超平面是最佳之选。同时，只有这些离得近的数据点才和超平面的定义和分类器的构造有关，这些点被称为支持向量，他们支持或定义超平面。在具体实践中，我们会用到优化算法来找到能最大化边界的系数值。

SVM可能是最强大的即用分类器之一，在你的数据集上值得一试。

9. bagging和随机森林

随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。 它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。

bootstrap是一种强大的统计方法，用于从数据样本中估计某一数量，例如平均值。 它会抽取大量样本数据，计算平均值，然后平均所有平均值，以便更准确地估算真实平均值。

在bagging中用到了相同的方法，但最常用到的是决策树，而不是估计整个统计模型。它会训练数据进行多重抽样，然后为每个数据样本构建模型。当你需要对新数据进行预测时，每个模型都会进行预测，并对预测结果进行平均，以更好地估计真实的输出值。

Random Forest

随机森林是对决策树的一种调整，相对于选择最佳分割点，随机森林通过引入随机性来实现次优分割。

因此，为每个数据样本创建的模型之间的差异性会更大，但就自身意义来说依然准确无误。结合预测结果可以更好地估计正确的潜在输出值。

如果你使用高方差算法（如决策树）获得良好结果，那么加上这个算法后效果会更好。

10. Boosting和AdaBoost

Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。 它先由训练数据构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误。 不断添加模型，直到训练集完美预测或已经添加到数量上限。

AdaBoost是为二分类开发的第一个真正成功的Boosting算法，同时也是理解Boosting的最佳起点。 目前基于AdaBoost而构建的算法中最著名的就是随机梯度boosting。

AdaBoost

AdaBoost常与短决策树一起使用。 在创建第一棵树之后，每个训练实例在树上的性能都决定了下一棵树需要在这个训练实例上投入多少关注。难以预测的训练数据会被赋予更多的权重，而易于预测的实例被赋予更少的权重。 模型按顺序依次创建，每个模型的更新都会影响序列中下一棵树的学习效果。在建完所有树之后，算法对新数据进行预测，并且通过训练数据的准确程度来加权每棵树的性能。

因为算法极为注重错误纠正，所以一个没有异常值的整洁数据十分重要。

写在最后

（编辑：厦门网）

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