机器学习笔记（常见算法）

2024-06-02 02:58:02

C4.5

属于决策树算法，既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，属于有监督算法。
现在基本不用这个算法了。

K-Means

属于聚类算法，属于无监督算法

SVM（*）

支持向量机。
曾经一度认为是分类效果最好的算法。
现在说某个分类算法好不好，通常也会跟这个SVM算法做比较
SVM是一个统计学算法，背后有一套非常深厚，非常严谨的推导过程。
所以这个算法不仅表现效果好，而且背后还有一套完整的理论去解释它，所以就非常被大家认可。
这些年，SVM被深度学习的热度盖过去了。

Apriori

关联分析算法，已经被淘汰，因为会多次扫描数据库。
后来有个FP-Growth可以替代Apriori，FP-Growth只需要对数据库做两遍扫描。
现在也不用FP-Growth了，有更多其他的推荐算法

EM

EM算法是一个抽象的算法，并不是解决一类特定问题的。
EM其实是一个总的算法框架，在很多其他算法中也能看到EM算法的身影。
K-Means算法，本质上也属于EM算法。

PageRank

谷歌的一套算法，特别著名。

AdaBoost（*）

AdaBoost本质就是一个决策树，只不过对决策树做了改进。
AdaBoost属于有监督学习。
大部分人脸识别，都是基于AdaBoost算法做的。
与SVM相比，AdaBoost效果好，但理论解释不清楚

KNN

一个简答的分类算法，属于有监督的学习

Naive Bayes（*）

朴素贝叶斯算法，垃圾邮件识别就用的这个算法。

CART

属于决策树算法，既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，属于有监督算法。
现在基本不用这个算法了。

FP-Growth

Apriori算法的升级版，美籍华人发明的。

逻辑回归

百度，谷歌对于搜索结果的排序，用的就是这个算法

RF、GBDT

和AdaBoost一样，这两个算法都属于决策树算法的改进。

推荐算法（*）

各大电商网站用的推荐功能

LDA

文本分析算法，做自然语言处理，有一定难度

Word2Vector

文本挖掘基本都会用这个Word2Vector

深度学习（*）

图像识别用的

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