本文系统介绍了机器学习中的10种核心算法，包括线性回归、支持向量机、K近邻、逻辑回归、决策树、K均值、随机森林、朴素贝叶斯、降维算法和梯度提升算法。详细解释了每种算法的基本原理、特点和适用场景，特别强调了KNN的LVQ延伸应用、决策树的信息增益偏向问题、朴素贝叶斯的最大似然估计关联以及降维算法的实际应用价值，为机器学习初学者提供了全面而实用的算法知识框架。

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作为入门机器学习的同学，很多常用的算法是不是不是很熟悉，没事！

今儿这一篇文章，必然会给大家一个完整的交代~

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基本的机器学习算法:

·线性回归算发

·支持向量机算法

·最近邻居/k-近邻算法

·逻辑回归算法

·决策树算法

·k-平均算法

·随机森林算法

·朴素贝叶斯算法

·降维算法

·梯度提升算法

1.线性回归算法

线性回归算法(Linear Regression)的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。公式，y=mx + c,其中y是因变量，x是自变量，利用给定的数据集求m 和c的值。

线性回归又分为两种类型，即简单线性回归(simple linear regression)，只有1个自变量;*多变量回归(multiple regression)，至少两组以上自变量。

2.支持向量机算法

支持向量机/网络算法(SVM)属于分类型算法。SVM模型将实例表示为空间中的点，将使用一条直线分隔数据点。需要注意的是，支持向量机需要对输入数据进行完全标记，仅直接适用于两类任务，应用将多类任务需要减少到几个二元问题。

3.最近邻居/k-近邻算法

KNN算法是一种基于实例的学习，或者是局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。用最近的邻居(k)来预测未知数据点。k值是预测精度的一个关键因素，无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，较近邻居的权重比较远邻居的权重大。

KNN 算法的缺点是对数据的局部结构非常敏感。计算量大，需要对数据进行规范化处理，使每个数据点都在相同的范围。

延伸:KNN 的一个缺点是依赖于整个训练数据集，学习向量量化(Learning VectorQuantization,LVQ)是一种监督学习的人神经网络算法，允许你选择训练实例。LVQ 由数据驱动，搜索距离它最近的两个神经元，对于同类神经元采取拉拢，异类神经元采取排斥，最终得到数据的分布模式。如果基于KNN 可以获得较好的数据集分类效果，利用LVQ 可以减少存储训练数据集存储规模。典型的学习矢量量化算法有LVQ1、 LVQ2和LVQ3，尤以LVQ2的应用最为广泛。

4.逻辑回归算法

逻辑回归算法(Logistic Regression)一般用于需要明确输出的场景，如某些事件的发生(预测是否会发生降雨)。通常，逻辑回归使用某种函数将概率值压缩到某一特定范围

5.决策树算法

决策树，是一种特殊的树结构，由一个决策图和可能的结果(例如成本和风险)组成，用来辅助决策。机器学习中，决策树是一个预测模型，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，通常该算法用于解决分类问题。

简单决策树算法案例，确定人群中谁喜欢使用信用卡。考虑人群的年龄和婚姻状况，如果年龄在30岁或是已婚，人们更倾向于选择信用卡，反之则更少。

通过确定合适的属性来定义更多的类别，可以进一步扩展此决策树。在这个例子中，如果一个人结婚了，他超过30岁，他们更有可能拥有信用卡(100%偏好)。测试数据用于生成决策树。

注意:对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。

6.k-平均算法

k-平均算法 ，是一种无监督学习算法，为聚类问题提供了一种解决方案。

K-Means 算法把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个集群(cluster)，使得每个点都属于离他最近的均值(即聚类中心，

centroid) 对应的集群。重复上述过程一直持续到重心不改变。

7.随机森林算法

随机森林中每棵决策树估计一个分类，这个过程称为“投票(vote)”。理想情况下，我们根据每棵决策树的每个投票，选择最多投票的分类。

8.朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯 算法，基于概率论的贝叶斯定理，应用非常广泛，从文本分类、垃圾邮件过滤器、医疗诊断等等。朴素贝叶斯适用于特征之间的相互独立的场景，例如利用花瓣的长度和宽度来预测花的类型。“朴素”的内涵可以理解为特征和特征之间独立性强。

与朴素贝叶斯算法密切相关的一个概念是最大似然估计，历史上大部分的最大似然估计理论也都是在贝叶斯统计中得到大发展。例如，建立人口身高模型，很难有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取分布的均值与方差。

9.降维算法 Dimensional Reduction

在机器学习和统计学领域，降维是指在限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程，并可进一步细分为特征选择和特征提取两大方法。

一些数据集可能包含许多难以处理的变量。特别是资源丰富的情况下，系统中的数据将非常详细。在这种情况下，数据集可能包含数千个变量，其中大多数变量也可能是不必要的。在这种情况下，几乎不可能确定对我们的预测影响最大的变量。此时，我们需要使用降维算法，降维的过程中也可能需要用到其他算法，例如借用随机森林，决策树来识别最重要的变量。

10.梯度提升算法

梯度提升算法：是前沿技术，它通过序列化地训练一系列弱学习器，每一轮都致力于减少整体损失函数，从而积累形成强大的预测模型

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