K-近鄰算法

什么是k-近鄰算法？

就是根據(jù)你的鄰居推斷出你的類別

概念：

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，這個(gè)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)里面一個(gè)比較經(jīng)典的算法， 總體來說KNN算法是相對比較容易理解的算法。

定義

如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。

來源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類算法

距離公式

兩個(gè)樣本的距離可以通過如下公式計(jì)算，又叫歐式距離 ，關(guān)于距離公式會(huì)在后面進(jìn)行討論

線性回歸

應(yīng)用場景為：房價(jià)預(yù)測、銷售額度預(yù)測、貸款額度預(yù)測

什么是線性回歸？

（1）定義與公式

線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程(函數(shù))對一個(gè)或多個(gè)自變量(特征值)和因變量(目標(biāo)值)之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種分析方式。

特點(diǎn)：只有一個(gè)自變量的情況稱為單變量回歸，多于一個(gè)自變量情況的叫做多元回歸。

線性回歸用矩陣表示舉例：

那么怎么理解呢？我們來看幾個(gè)例子：

期末成績：0.7×考試成績+0.3×平時(shí)成績

房子價(jià)格 = 0.02×中心區(qū)域的距離 + 0.04×城市一氧化氮濃度 + (-0.12×自住房平均房價(jià)) + 0.254×城鎮(zhèn)犯罪率

上面兩個(gè)例子，我們看到特征值與目標(biāo)值之間建立了一個(gè)關(guān)系，這個(gè)關(guān)系可以理解為線性模型。

邏輯回歸

邏輯回歸（Logistic Regression）是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種分類模型，邏輯回歸是一種分類算法，雖然名字中帶有回歸。由于算法的簡單和高效，在實(shí)際中應(yīng)用非常廣泛。

應(yīng)用場景：廣告點(diǎn)擊率、是否為垃圾郵件、是否患病、金融詐騙，虛假賬號。

這里就可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)了，就是兩個(gè)類別之間都屬于判斷，邏輯回歸就是解決二分類問題的利器。

要想掌握邏輯回歸，必須掌握兩點(diǎn)：

邏輯回歸中，其輸入值是什么？

如何判斷邏輯回歸的輸出？

輸入：

激活函數(shù)：sigmoid函數(shù)

判斷標(biāo)準(zhǔn)

回歸的結(jié)果輸入到sigmoid函數(shù)當(dāng)中，輸出結(jié)果：[0, 1]區(qū)間中的一個(gè)概率值，默認(rèn)為0.5為閾值。

邏輯回歸最終的分類是通過屬于某個(gè)類別的概率值來判斷是否屬于某個(gè)類別，并且這個(gè)類別默認(rèn)標(biāo)記為1(正例),另外的一個(gè)類別會(huì)標(biāo)記為0(反例)。（方便損失計(jì)算）

輸出結(jié)果解釋(重要)：假設(shè)有兩個(gè)類別A，B，并且假設(shè)我們的概率值為屬于A(1)這個(gè)類別的概率值?，F(xiàn)在有一個(gè)樣本的輸入到邏輯回歸輸出結(jié)果0.55，那么這個(gè)概率值超過0.5，意味著我們訓(xùn)練或者預(yù)測的結(jié)果就是A(1)類別。那么反之，如果得出結(jié)果為0.3那么，訓(xùn)練或者預(yù)測結(jié)果就為B(0)類別。

關(guān)于邏輯回歸的閾值是可以進(jìn)行改變的，比如上面舉例中，如果你把閾值設(shè)置為0.6，那么輸出的結(jié)果0.55，就屬于B類。

決策樹算法

決策樹思想的來源非常樸素，程序設(shè)計(jì)中的條件分支結(jié)構(gòu)就是if-else結(jié)構(gòu)，最早的決策樹就是利用這類結(jié)構(gòu)分割數(shù)據(jù)的一種分類學(xué)習(xí)方法

決策樹：是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的判斷，每個(gè)分支代表一個(gè)判斷結(jié)果的輸出，最后每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種分類結(jié)果，本質(zhì)是一顆由多個(gè)判斷節(jié)點(diǎn)組成的樹。

怎么理解這句話？通過一個(gè)對話例子

上面案例是女生通過定性的主觀意識(shí)，把年齡放到最上面，那么如果需要對這一過程進(jìn)行量化，該如何處理呢？

此時(shí)需要用到信息論中的知識(shí)：信息熵，信息增益。

集成算法

集成學(xué)習(xí)通過建立幾個(gè)模型來解決單一預(yù)測問題。它的工作原理是生成多個(gè)分類器/模型，各自獨(dú)立地學(xué)習(xí)和作出預(yù)測。這些預(yù)測最后結(jié)合成組合預(yù)測，因此優(yōu)于任何一個(gè)單分類的做出預(yù)測。

聚類算法

實(shí)際應(yīng)用：

用戶畫像，廣告推薦，Data Segmentation，搜索引擎的流量推薦，惡意流量識(shí)別

基于位置信息的商業(yè)推送，新聞聚類，篩選排序。

圖像分割，降維，識(shí)別；離群點(diǎn)檢測；信用卡異常消費(fèi)；發(fā)掘相同功能的基因片段。

聚類算法：

一種典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要用于將相似的樣本自動(dòng)歸到一個(gè)類別中。

在聚類算法中根據(jù)樣本之間的相似性，將樣本劃分到不同的類別中，對于不同的相似度計(jì)算方法，會(huì)得到不同的聚類結(jié)果，常用的相似度計(jì)算方法有歐式距離法。