Atiitt 常见机器算法理解总结目录 1. 机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测” 1 2. 1. 五大流派 2 2.1. ①符号主义：使用

Atiitt 常见机器算法理解总结

1. 机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测” 1

2. 1. 五大流派 2

2.1. ①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树 2

2.2. ②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫 2

3. 简单算法 2

3.1. 线性回归是机器学习中最基础的一个算法。虽然线性回归是最简单的机器学习算法之一 2

3.2. 决策树 3

3.3. 贝叶斯 3

3.4. 聚类 3

3.5. Knn 3

3.6. Adaboost 3

4. 难度教大的 3

4.1. Svm 3

4.2. 随机森林 3

4.3. Bp神经网络 3

4.4. 8、K-Means聚类 3

5. ref 4

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”

。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习，所有这些都有其特定的优点和缺点

1. 五大流派

①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树
②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫

③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络

④进化主义：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，最喜欢的算法是：遗传算法

⑤Analogizer：根据约束条件来优化函数（尽可能走到更高，但同时不要离开道路），最喜欢的算法是：支持向量机

简单算法
1. 线性回归是机器学习中最基础的一个算法。虽然线性回归是最简单的机器学习算法之一

线性回归是机器学习中最基础的一个算法。虽然线性回归是最简单的机器学习算法之一，但是其包含了几乎所有的机器学习算法中需要的步骤：数据预处理，假设函数，代价函数，优化方法，模型测试。也可谓是麻雀虽小，五脏俱全。

决策树

贝叶斯

1. 聚类
2. Knn
3. Adaboost
难度教大的
1. Svm
2. 随机森林
3. Bp神经网络

8、K-Means聚类

之前写过一篇关于K-Means聚类的文章，博文链接：机器学习算法-K-means聚类。关于K-Means的推导，里面有着很强大的EM思想。

ref

8种常见机器学习算法比较 _ 雷锋网.html

常见几种机器学习算法的优缺点 - 简书.html

三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法 - 专栏 - 创业邦.html

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