人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為近些年相當(dāng)火熱的話題，同時(shí)人工智能技術(shù)也在很多領(lǐng)域進(jìn)行著深入的應(yīng)用，取得了不錯(cuò)的效果和成績(jī)。那么對(duì)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，我們一方面驚嘆它給我們所帶來(lái)的驚喜之外，不妨也可以探索一下在這些高端應(yīng)用背后的一些技術(shù)細(xì)節(jié)。
對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，重中之重?zé)o疑是算法，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，尤其是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的企業(yè)，究竟掌握多少算法以及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是推動(dòng)和影響未來(lái)企業(yè)業(yè)務(wù)向前推進(jìn)的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。本期筆者就和大家來(lái)聊一聊在機(jī)器學(xué)習(xí)背后我們不得不必須了解的那些算法。
決策樹式
不僅只有在企業(yè)組織架構(gòu)管理當(dāng)中采用決策樹的方式，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域決策樹同樣也是一項(xiàng)重要的工具，通過(guò)使用樹狀圖或者樹狀模型來(lái)表示決策過(guò)程以及后續(xù)得到的結(jié)果，包括概率事件結(jié)果等。
很多企業(yè)用戶人為，如果從商業(yè)角度出發(fā)，決策樹的算法應(yīng)用能夠通過(guò)盡可能少的非判斷問(wèn)題去預(yù)測(cè)正確決策的概率，這種方式是一種更加系統(tǒng)性、決策性的理論得出來(lái)源。
最小平方回歸
這個(gè)算法在統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)中進(jìn)行了比較廣泛的應(yīng)用，所謂最小平方回歸也就是秋線性回歸的一種方法，用戶可以把線性回歸想成是用一條直線擬合若干個(gè)點(diǎn)。擬合的方法有許多種，最小平方的策略相當(dāng)于你畫一條直線，然后計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到直線的垂直距離，最后把各個(gè)距離求和，最佳擬合的直線就是距離和最小的那一條。
邏輯回歸
邏輯回歸是一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)建模方式，這種算法通過(guò)一個(gè)或者多個(gè)解釋性變量對(duì)二值輸出結(jié)果建模。它用邏輯斯蒂函數(shù)估計(jì)概率值，以此衡量分類依賴變量和一個(gè)或多個(gè)獨(dú)立的變量之間的關(guān)系，這屬于累積的邏輯斯蒂分布。
支持向量機(jī)
支持向量機(jī)是一種二分類算法。在N維空間中給定兩類點(diǎn)，支持向量機(jī)生成一個(gè)（N－1）維的超平面將這些點(diǎn)分為兩類。舉個(gè)例子，比如在紙上有兩類線性可分的點(diǎn)。支持向量機(jī)會(huì)尋找一條直線將這兩類點(diǎn)區(qū)分開來(lái)，并且與這些點(diǎn)的距離都盡可能遠(yuǎn)。
通過(guò)這種算法方式的應(yīng)用能夠解決在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程當(dāng)中有關(guān)一些大規(guī)模問(wèn)題包括人體部位識(shí)別、大規(guī)模圖像分類等很多方面的應(yīng)用。
集成方法
集成方法是先構(gòu)建一組分類器，然后用各個(gè)分類器帶權(quán)重的投票來(lái)預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的算法。最初的集成方法是貝葉斯平均，但最新的算法包括誤差糾正輸出編碼和提升算法。
主成分分析
這種歸類于統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法基礎(chǔ)能夠正交變換把一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。主成分分析的一些實(shí)際應(yīng)用包括數(shù)據(jù)壓縮，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)表示，數(shù)據(jù)可視化等。值得一提的是需要領(lǐng)域知識(shí)來(lái)判斷是否適合使用主成分分析算法。
獨(dú)立成分分析
獨(dú)立成分分析是一種利用統(tǒng)計(jì)原理進(jìn)行計(jì)算來(lái)揭示隨機(jī)變量、測(cè)量值或者信號(hào)背后的隱藏因素的方法。獨(dú)立成分分析算法給所觀察到的多變量數(shù)據(jù)定義了一個(gè)生成模型，通常這些變量是大批量的樣本。在該模型中，數(shù)據(jù)變量被假定為一些未知的潛變量的線性混合，而且混合系統(tǒng)也未知。
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