比如我们常常用到的邮箱#xff0c;其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能#xff1b;比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别#x…人工智能是什么很多人都知道但大多又都说不清楚。

比如我们常常用到的邮箱其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别也是用人工智能技术实现的比如疫情期间大规模使用的无人体温检测仪同样也使用了人工智能

但对很多人来讲人工智能还是一个较为“高深”的技术然而再高深的技术也是从基础原理开始的。

人工智能领域中就流传着10大算法它们的原理浅显很早就被发现、应用甚至你在中学时就学过在生活中也都极为常见。

本文学堂君就为大家用最简单的语言来介绍目前最流行的10种人工智能的算法让对人工智能感兴趣或想要入门的同学能有更为直观的了解。

1线性回归线性回归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。

它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量x

值和数值结果y

值。

然后就可以用这条线来预测未来的值这种算法最常用的技术是最小二乘法Least

squares。

这个方法计算出最佳拟合线以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。

总距离是所有数据点的垂直距离绿线的平方和。

其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。

例如简单线性回归它有一个自变量x

轴和一个因变量y

轴比如预测明年的房价涨幅、下一季度新产品的销量等等。

听起来并不难不过线性回归算法的难点并不在于得出预测值而在于如何更精确。

为了那个可能十分细微的数字多少工程师为之耗尽了青春和头发。

2逻辑回归逻辑回归Logistic

regression与线性回归类似但逻辑回归的结果只能有两个的值。

如果说线性回归是在预测一个开放的数值那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。

逻辑函数中Y值的范围从

型曲线把图表分成两块区域因此适合用于分类任务。

比如上面的逻辑回归曲线图显示了通过考试的概率与学习时间的关系可以用来预测是否可以通过考试。

逻辑回归经常被电商或者外卖平台用来预测用户对品类的购买偏好。

3决策树

如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束那么决策树Decision

Trees就是一个多步走的动作它同样用于回归和分类任务中不过场景通常更复杂且具体。

举个简单例子老师面对一个班级的学生哪些是好学生如果简单判断考试90分就算好学生好像太粗暴了不能唯分数论。

那面对成绩不到90分的学生我们可以从作业、出勤、提问等几个方面分开讨论。

以上就是一个决策树的图例其中每一个有分叉的圈称为节点。

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。

比如在上面例子中的老师就认为出勤率比做作业重要所以出勤率的节点就更高当然分数的节点更高。

4朴素贝叶斯朴素贝叶斯Naive

Bayes是基于贝叶斯定理即两个条件关系之间。

它测量每个类的概率每个类的条件概率给出

非”的结果。

看看下面的方程式。

朴素贝叶斯分类器是一种流行的统计技术经典应用是过滤垃圾邮件。

当然学堂君赌一顿火锅80%的人没看懂上面这段话。

80%这个数字是学堂君猜的但经验直觉就是一种贝叶斯式的计算。

用非术语解释贝叶斯定理就是通过A条件下发生B的概率去得出B条件下发生A的概率。

比如说小猫喜欢你有a%可能性在你面前翻肚皮请问小猫在你面前翻肚皮有多少概率喜欢你

当然这样做题等于抓瞎所以我们还需要引入其他数据比如小猫喜欢你有b%可能和你贴贴有c%概率发出呼噜声。

所以我们如何知道小猫有多大概率喜欢自己呢通过贝叶斯定理就可以从翻肚皮贴贴和呼噜的概率中计算出来。

5支持向量机支持向量机Support

MachineSVM是一种用于分类问题的监督算法。

支持向量机试图在数据点之间绘制两条线它们之间的边距最大。

为此我们将数据项绘制为

是输入特征的数量。

在此基础上支持向量机找到一个最优边界称为超平面Hyperplane它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。

超平面与最近的类点之间的距离称为边距。

最优超平面具有最大的边界可以对点进行分类从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。

所以支持向量机想要解决的问题也就是如何把一堆数据做出区隔它的主要应用场景有字符识别、面部识别、文本分类等各种识别。

6K-

的选择很关键较小的值可能会得到大量的噪声和不准确的结果而较大的值是不可行的。

它最常用于分类但也适用于回归问题。

用于评估实例之间相似性的距离可以是欧几里得距离Euclidean

distance。

欧几里得距离是两点之间的普通直线距离。

它实际上是点坐标之差平方和的平方根。

KNN分类示例

7K-

均值K-means是通过对数据集进行分类来聚类的。

例如这个算法可用于根据购买历史将用户分组。

它在数据集中找到

聚类称为质心选择

个点。

基于相似度将新的数据点添加到具有最近质心的聚类中。

这个过程一直持续到质心停止变化为止。

生活中K-

均值在欺诈检测中扮演了重要角色在汽车、医疗保险和保险欺诈检测领域中广泛应用。

8随机森林随机森林Random

Forest是一种非常流行的集成机器学习算法。

这个算法的基本思想是许多人的意见要比个人的意见更准确。

在随机森林中我们使用决策树集成参见决策树。

a在训练过程中每个决策树都是基于训练集的引导样本来构建的。

随机森林拥有广泛的应用前景从市场营销到医疗保健保险既可以用来做市场营销模拟的建模统计客户来源、保留及流失也可以用来预测疾病的风险和病患者的易感性。

9降维

由于我们今天能够捕获的数据量之大机器学习问题变得更加复杂。

这就意味着训练极其缓慢而且很难找到一个好的解决方案。

这一问题通常被称为“维数灾难”Curse

dimensionality。

降维Dimensionality

reduction试图在不丢失最重要信息的情况下通过将特定的特征组合成更高层次的特征来解决这个问题。

主成分分析Principal

Component

子空间来降低数据集的维数。

这尽可能地保留了原始数据的显著特征。

可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维的示例。

Neural

NetworksANN可以处理大型复杂的机器学习任务。

神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层称为神经元。

在输入层和输出层之间我们可以插入多个隐藏层。

人工神经网络使用了两个隐藏层。

除此之外还需要处理深度学习。

人工神经网络的工作原理与大脑的结构类似。

一组神经元被赋予一个随机权重以确定神经元如何处理输入数据。

通过对输入数据训练神经网络来学习输入和输出之间的关系。

在训练阶段系统可以访问正确的答案。

如果网络不能准确识别输入系统就会调整权重。

经过充分的训练后它将始终如一地识别出正确的模式。

每个圆形节点表示一个人工神经元箭头表示从一个人工神经元的输出到另一个人工神经元的输入的连接。

图像识别就是神经网络中的一个著名应用。

现在你已经了解了最流行的人工智能算法的基础介绍并且对它们的实际应用也有了一定认识。