机器学习十大算法实现python代码汇总
目录
- 引入
- 一、线性回归 (Linear Regression)
- 二、逻辑回归 (Logistic Regression)
- 三、决策树 (Decision Tree)
- 四、支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)
- 五、K邻近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)
- 六、K-均值算法(K-means)
- 七、朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
- 八、随机森林 (Random Forest)
- 九、降低维度算法(Dimensionality Reduction)
- 十、梯度增强算法Gradient Boost和Adaboost算法
引入
本文为机器学习十大算法的汇总,本文仅介绍机器学习十大算法的一些基本概念,具体算法及python实现在附上的连接中,代码有参考网上的大佬,进行了大量的注释,有数据集的也将数据集放在了博文中,并附上了运行结果,希望对大家有用~~
一、线性回归 (Linear Regression)
线性回归(Linear Regression) 可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
二、逻辑回归 (Logistic Regression)
这个逻辑函数将中间结果值映射到结果变量 Y,其值范围从 0 到 1。然后,这些值可以解释为 Y 出现的概率。S 型逻辑函数的性质使得逻辑回归更适合用于分类任务。
三、决策树 (Decision Tree)
决策树(Decision tree) 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。决策树仅有单一输出,通常该算法用于解决回归和分类问题。
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。在每个节点上,我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点(即叶节点)对应于一个预测值。每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高,其属性就越重要。
- 具体实现链接:机器学习----决策树 (Decision Tree)算法原理及python实现
四、支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)
五、K邻近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)
K近邻算法通过在整个训练集中搜索 K个最相似的实例(欧氏距离最近的k个),并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量,来对预测对象进行分类。属于有监督学习,是一种基于实例的学习,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。
- 具体实现链接:机器学习----K邻近(K-Nearest Neighbors,KNN)算法原理及python实现
六、K-均值算法(K-means)
七、朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
八、随机森林 (Random Forest)
随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,利用多个决策树对样本进行训练、分类并预测,主要应用于回归和分类场景。在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择(即引入随机特征选择)。
简单来说,随机森林就是对决策树的集成,但随机森林中决策树的分类特征是在所有特征中随机选择的。
随机森林中有许多的分类树。我们要将一个输入样本进行分类,我们需要将输入样本输入到每棵树中进行分类,森林中的每棵树都是独立的,学习器根据每棵树的预测结果来得出最终的结果,99.9%不相关的树做出的预测结果涵盖所有的情况,这些预测结果将会彼此抵消。
- 具体实现链接:机器学习----随机森林 (Random Forest)算法原理及python实现
九、降低维度算法(Dimensionality Reduction)
十、梯度增强算法Gradient Boost和Adaboost算法
梯度增强算法(Gradient Boosting)使用多个弱算法来创建更强大的精确算法。它与使用单个估计量不同,而是使用多个估计量创建一个更稳定和更健壮的算法,梯度增强算法的特点是精度较高。梯度增强算法有几种:
XGBoost — 使用线性和树算法
LightGBM — 只使用基于树的算法
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法是集成算法中的一种,它的最基本分类器为CART二分类回归树,集成方式为梯度提升。
- 随后更新
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