机器学习算法汇总_机器学习算法总结

机器学习算法整理*

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39303465/article/details/79176075

1.监督式学习
监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量).通过这些变量,我们可以搭建一个模型,从而对于一个自变量,我们可以得到对应的因变量.重复训练这个模型,直到它能在训练数据集上达到理想的准确率
属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法

2.无监督式算法
无监督式学习不同的是,无监督学习中我们没有需要预测或估计的因变量.无监督式学习是用来对总体对象进行分类的.它在根据某一指标将客户分类上有广泛作用.
属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等

3.强化学习
这个算法可以训练程序作出某一决定,程序在某一情况下尝试所有的可能行为,记录不同行动的结果并试着找出最好的一次尝试来做决定
属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程

常见的机器学习算法有

 1.线性回归 (Linear Regression)
 2.逻辑回归 (Logistic Regression)
 3.决策树 (Decision Tree)
 4.支持向量机（SVM）
 5.朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
 6.K邻近算法（KNN）
 7.K-均值算法（K-means）
 8.随机森林 (Random Forest)
 9.降低维度算法（Dimensionality Reduction Algorithms）
 10.Gradient Boost和Adaboost
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1.线性回归
线性回归是利用连续性变量来估计实际数值(比如房价等),我们通过线性回归算法找出自变量和因变量的最佳线性关系,图形上可以确定一条最佳的直线.这条最佳直线就是回归线.线性回归关系可以用Y=ax+b表示.
在这个Y=ax+b这个公式里:

•                   Y=因变量     a =斜率        x=自变量     b=截距         a和b可以通过最下化因变量误差的平方和得到(最小二乘法)
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  我们可以假想一个场景来理解线性回归.比如你让一个五年级的孩子在不问同学具体体重多少的情况下，把班上的同学按照体重从轻到重排队。这个孩子会怎么做呢？他有可能会通过观察大家的身高和体格来排队。这就是线性回归！这个孩子其实是认为身高和体格与人的体重有某种相关。而这个关系就像是前一段的Y和X的关系。

给大家画一个图,方便理解,下图用的线性回归方程是Y=0.28x+13.9.通过这个方程,就可以根据一个人的身高预测他的体重信息.
线性回归还分为:一元线性回归和多元线性回归.很明显一元只有一个自变量,多元有多个自变量.
拟合多元线性回归的时候,可以利用多项式回归或曲线回归

Import Library
from sklearn import linear_model
 
x_train=input_variables_values_training_datasets
y_train=target_variables_values_training_datasets
x_test=input_variables_values_test_datasets
 
# Create linear regression object
linear = linear_model.LinearRegression()
 
# Train the model using the training sets and check score
linear.fit(x_train, y_train)
linear.score(x_train, y_train)
 
#Equation coefficient and Intercept
print('Coefficient: \n', linear.coef_)
print('Intercept: \n', linear.intercept_)
 
#Predict Output
predicted= linear.predict(x_test)
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2.逻辑回归
逻辑回归最早听说的时候以为是回归算法,其实是一个分类算法,不要让他的名字迷惑了.通常利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(通常是二分类的值).简单来讲,他就是通过拟合一个Lg来预测一个时间发生的概率,所以他预测的是一个概率值,并且这个值是在0-1之间的,不可能出这个范围,除非你遇到了一个假的逻辑回归!

同样用例子来理解:
假设你的一个朋友让你回答一道题。可能的结果只有两种：你答对了或没有答对。为了研究你最擅长的题目领域，你做了各种领域的题目。那么这个研究的结果可能是这样的：如果是一道十年级的三角函数题，你有70%的可能性能解出它。但如果是一道五年级的历史题，你会的概率可能只有30%。逻辑回归就是给你这样的概率结果。

最终事件的预测变量的线性组合就是

odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence
 
ln(odds) = ln(
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