每个程序员必须知道的十大机器学习算法

作为Ai人工智能时代的程序开发者,不论是否参与了大数据、人工智能相关的技术开发工作,都需要了解一些常用的机器学习算法,今天蜡炬教育老师就给你推荐10个必须算法。

1、 线性回归:在统计学和机器学习领域,线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。
2、 Logistic回归:Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术,主要处理二分类问题。
3、 线性判别分析:线性判别分析算法(LDA)是用来处理两个以上类的问题的首选分类技术。
4、 分类和回归树:决策树是一类重要的预测建模算法,它的学习速度很快,做出预测的速度也很快。
5、 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯是一种简单并且效果非常好的预测建模算法,它假设每个输入变量相互之间独立,这个算法在处理大量的复杂问题时效果非常好。
6、 K最近邻算法:K最近邻(KNN)算法非常简单,KNN模型表示就是整个训练数据集,有时候,KNN需要大量的内存或空间来存储所有数据,但只有在需要预测时才执行计算。
7、 学习向量量化:与KNN不同,学习向量量化算法(LVQ)可以选择所需训练实例数据,并精确学习这些实例,不需要处理整个训练数据集。
8、 支持向量机:支持向量机(SVM)是目前机器学习领域中可以直接使用的最强大的分类器之一。
9、 袋装法和随机森林:随机森林时一种集成机器学习算法,在机器学习领域应用非常广泛。
10、Boosting和AdaBoost:Boosting是一种试图利用大量弱分类器的集成技术;AdaBoost是第一个为二分类问题开发的真正的Boosting算法。

上述这个10个机器学习算法作为业内比较常用的算法,有着非常重要的地位,建议每个程序员都应该简单或者深入了解,最好是能运用到实际的业务场景中。

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