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來源 | 百度文庫
作為AI的重要分支，機器學習在推薦系統、在線廣告、金融市場分析、計算機視覺、語言學、生物信息學等諸多領域都取得了巨大的成功。機器學習並不是像我們字面理解的那樣，讓冷冰冰的機器去學習，或者狹義的理解為讓機器人去學習。
機器學習，從本質上來說，可以理解為算法學習（Algorithm Learning）、模型學習（Model Learning）或者叫函數學習（Function Learning）。今天這個PPT將為大家詳細介紹機器學習-算法。
01
機器學習算法大致可以分為三類
監督學習算法 (Supervised Algorithms）: 在監督學習訓練過程中，可以由訓練數據集學到或建立一個模式（函數 / learning model），並依此模式推測新的實例。該算法要求特定的輸入/輸出，首先需要決定使用哪種數據作為範例。例如，文字識別應用中一個手寫的字符，或一行手寫文字。主要算法包括神經網絡、支持向量機、最近鄰居法、樸素貝葉斯法、決策樹等。
無監督學習算法 (Unsupervised Algorithms): 這類算法沒有特定的目標輸出，算法將數據集分為不同的組。
強化學習算法 (Reinforcement Algorithms): 強化學習普適性強，主要基於決策進行訓練，算法根據輸出結果（決策）的成功或錯誤來訓練自己，通過大量經驗訓練優化後的算法將能夠給出較好的預測。類似有機體在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下，逐步形成對刺激的預期，產生能獲得最大利益的習慣性行為。在運籌學和控制論的語境下，強化學習被稱作“近似動態規劃”（approximate dynamic programming，ADP）。
02
基本的機器學習算法：
線性迴歸算法 Linear Regression
支持向量機算法 Support Vector Machine,SVM
最近鄰居/k-近鄰算法 K-Nearest Neighbors,KNN
邏輯迴歸算法 Logistic Regression
決策樹算法 Decision Tree
k-平均算法 K-Means
隨機森林算法 Random Forest
樸素貝葉斯算法 Naive Bayes
降維算法 Dimensional Reduction
梯度增強算法 Gradient Boosting
Apriori算法
最大期望算法Expectation-Maximization algorithm, EM
PageRank算法
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