探索 11 种热门 Machine Learning 算法

由于线性回归具有直观性，它作为一种初学者友好型 Machine Learning 算法脱颖而出。它在一个变量和一个或多个其他变量之间建立线性关系。例如，某个房地产工具可能希望跟踪房价（因变量）和建筑面积（自变量）之间的关系。这种算法被认为是“监督式”的，因为您需要向它提供标记数据以训练它建立这些连接。

线性回归的相对简单性使得它在处理大型数据集时非常高效，输出易于解释且可识别富有见地的趋势。然而，这种简单性也会让它难以应对复杂情况。它可能难以理解非线性模式，而且很容易被离群值干扰。此外，您还需要谨慎选择正确的变量。否则，输出的质量可能会严重降低。

逻辑回归算法并不关注联系，而是做出二元决策，例如对电子邮件做出“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的判断。它使用给定的各种因素来预测实例属于特定类的概率。它还可以深入了解哪些因素对结果的影响最大。

与线性回归一样，它能很好地处理大型数据集，但也有一些相同的缺陷。它也假设线性关系，因此复杂的非线性模式会给它带来问题。如果分析的数据不平衡，也会导致预测结果不平衡。例如，如果它看到的大多数电子邮件为“非垃圾邮件”，那么它可能很难识别出“垃圾邮件”。

SVM 算法不进行预测，而是找到数据类之间的最宽边距。因此，它并不预测哪些电子邮件是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，而是从本质上将电子邮件清晰地划分为这两个类别。

由于 SVM 算法专注于最重要的数据，避免被无关的细节所干扰，因此它们在高维空间中表现出色。它们也不会受到离群值的影响，而且由于只关注数据点的子集，因此具有高能效。但它们在计算方面也要消耗大量资源，训练速度可能很慢。由于具有复杂性，它们也可能难以解释，而且为核函数选择正确的参数需要较长时间和仔细调整。

顾名思义，决策树遵循一种树状结构，它会提出一系列“是”或“否”的问题。可以将它想象成一个流程图，您不断地做出决定，直到得到最终答案。这个最终答案就是您的预测结果。决策树是一种多功能的监督式 Machine Learning 算法，用于解决分类和回归问题。

决策树算法的最大优点是简单易懂。通过观察它所做的每一个决定，您可以很容易地理解其中的逻辑。它也非常灵活，能够处理不同的数据类型，并且可以在数据缺失的情况下继续做出决策。遗憾的是，它也容易出现过拟合，并且对特征的顺序和选择非常敏感。此外，它还很难处理变量之间错综复杂的关系，从而降低了处理复杂问题的准确性。

近似最近邻 (ANN) 算法和 k 最近邻 (kNN) 算法都与相似性搜索有关，在 Machine Learning 中用于不同的目的。kNN 通过从训练数据中找到最相似的点并模拟其类别的多数投票来预测数据点的类别。

简单地说，这两种算法都是为了识别相似的数据点，比如电子商务网站上的相似产品。它们的用途广泛，无需过多预处理即可处理各种数据类型，并且擅长最近邻搜索和异常检测。但是，当数据分散在多个维度上时，它们也都会遇到阻碍，很难理解它们是如何做出决定的。

神经网络算法是大多数现代 AI 工具的基础，旨在模拟人脑的结构。它们通过采用多层相互连接的人工“神经元”来实现这一目标，这些神经元通过数据处理进行学习，在数据中寻找模式。神经网络用于处理各种任务，如模式识别、分类、回归和聚类。

神经网络是迄今为止功能最强大、最主流的 ML 算法，能够处理从图像识别到自然语言处理等各种任务。它们还非常灵活，可以自动从原始数据中学习相关特征。它们可以持续学习，从而不断适应变化。它们也非常需要不断输入数据，通过大量的数据进行训练，如果没有这些数据，可能就会出现问题。鉴于神经网络的黑盒性质，要理解它们如何得出预测结果，可能是非常困难的。

聚类算法是一种非监督式 Machine Learning 算法，将相似的数据点分组在一起。其目的是在不需要标记结果的情况下发现数据中的固有结构。可以将这个过程想象成根据颜色、质地或形状的相似性对鹅卵石进行分类。这些算法可用于各种应用，包括客户细分、异常检测和模式识别。

由于聚类算法是非监督式的，所以算法不需要标记数据。它们非常擅长模式发现，并通过对相似数据进行分组来帮助进行数据压缩。然而，效果完全取决于您如何定义相似点。理解聚类算法背后的逻辑并非易事。

异常检测（也称为离群值检测）是识别数据集中数据显著偏离预期或“正常”行为的实例的过程。这些异常点的形式可以是离群值、新颖性或其他非常规状况。异常点算法非常适用于网络安全、金融和欺诈检测任务。

它们不需要对标记数据进行训练，因此甚至可以用于存在罕见或未知异常点的原始数据。然而，它们对阈值也非常敏感，因此在平衡假阳性和假阴性时可能很棘手。它们的有效性通常还取决于您对基础数据和预期挑战的理解。它们可能非常强大，但算法越复杂，就越难理解为什么某些点可能被标记为异常。

随机森林（或随机决策森林）是用于分类、回归和其他任务的集合式学习方法。它们的工作原理是在训练过程中构建决策树集合。随机森林还纠正了决策树过拟合训练集的习惯。

通过使用一组决策树，随机森林能够产生更准确、更稳健的结果，并且可以处理不同的数据类型。它们相对容易解释，因为您可以在单个树级别分析决策，但对于更复杂的决策，要理解它是如何实现的，就会比较困难了。由于需要很高的计算能力，随机森林的运行成本也很高。

梯度提升是另一种强大的集合式技术，它以一种有顺序的方式将决策树等多个弱学习器组合在一起，以迭代地提高预测准确性。这就像组成了一个学习者团队，每个学习者都在前一个学习者犯错的基础上进行学习，最终形成更强的集体理解能力。

通过组合多个树（或其他学习方式），梯度提升可以以高准确度和灵活性处理复杂的关系。它们对离群值的处理也非常稳健，因为与其他算法相比，它们不易受到个别数据点的影响。然而，与随机森林类似，它们的运行成本也非常高。此外，要找到算法所需的最佳参数以获得最佳结果，也需要一些时间。

Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，用于学习特定状态下的行动值。可以将其想象成一个代理在迷宫中导航，通过试错来找到通往中心的最快方式。尽管是通过一种极其简化的方式，但这就是 Q-learning 的本质。

Q-learning 算法的最大好处是不需要详细的环境模型，这使得它非常适应各种环境。它还可以处理大型状态空间，因此非常适合具有许多可能状态和操作的复杂环境。这是一个优点，但要在尝试新行动（探索）和最大程度地提升已知奖励（利用）之间取得平衡并非易事。它的计算成本也很高，需要谨慎地调整奖励比例以确保有效学习。

Machine Learning 已迅速成为推动各行各业创新和高效率的强大工具。企业解决方案越来越多地使用这些算法来解决复杂问题，简化运营，并从数据中获得有价值的见解。正是由于我们在本博文中介绍的 11 种算法的深度和多样性，所以这并不奇怪。

Elastic 深知 Machine Learning 的能力和潜能。我们已经构建了一套解决方案，为企业提供开箱即用的 Machine Learning 强大功能。从使用 Elasticsearch 和 Kibana 进行实时数据分析，到使用 Elastic APM 预测应用程序中的潜在问题，Machine Learning 已成为我们整个流程中的一个关键环节。在安全方面，我们利用异常检测来识别威胁，同时使用聚类等算法来打造个性化搜索体验。

希望您现在了解了 Machine Learning 算法的多样性和重要性，甚至可能已经有了一两个关于如何自行使用它们的想法。Machine Learning 和 AI 的世界将在未来几年不断发展壮大，因此，现在正是开始参与其中的最佳时机！

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