分享一些最常见最实用的机器学习算法

找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。

纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分。当然了，其中大部分还是百度北京要人最多，上百人。阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。

毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。

在这篇文章中，分享一些最常用的机器学习算法。

机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。因为这是一个介绍课程，我没有学习过强化学习的相关内容，但是我希望以下10个关于监督学习和无监督学习的算法足以让你感兴趣

监督学习

1.决策树（Decision Trees）

决策树是一个决策支持工具，它使用树形图或者决策模型以及可能性序列，包括偶然事件的结果、资源成本和效用。

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

决策树

决策树的优点：

计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；

　缺点：

容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）；

2.朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

朴素贝叶斯分类器是一类简单的概率分类器，它基于贝叶斯定理和特征间的强大的（朴素的）独立假设。图中是贝叶斯公式，其中P（A|B）是后验概率，P（B|A）是似然，P（A）是类先验概率，P（B）是预测先验概率。

朴素贝叶斯

一些应用例子:

• 判断垃圾邮件

• 对新闻的类别进行分类，比如科技、政治、运动

• 判断文本表达的感情是积极的还是消极的

• 人脸识别

• 朴素贝叶斯的优点：

• 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。

• 缺点：

• 对输入数据的表达形式很敏感。

3.逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归是一个强大的统计学方法，它可以用一个或多个解释变量来表示一个二项式结果。它通过使用逻辑函数来估计概率，从而衡量类别依赖变量和一个或多个独立变量之间的关系，后者服从累计逻辑分布。

总的来说，逻辑回归可以用于以下几个真实应用场景：

• 信用评分

• 计算营销活动的成功率

• 预测某个产品的收入

• 特定的某一天是否会发生地震

Logistic回归优点：

1、实现简单；

2、分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；

缺点：

1、容易欠拟合，一般准确度不太高

2、只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分；

4.线性回归：

线性回归才是真正用于回归的，而不像logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化.最小二乘法是一种计算线性回归的方法。你可以将线性回归看做通过一组点来拟合一条直线。实现这个有很多种方法，"最小二乘法"就像这样：你可以画一条直线，然后对于每一个数据点，计算每个点到直线的垂直距离，然后把它们加起来，那么最后得到的拟合直线就是距离和尽可能小的直线。

线性回归优点：

实现简单，计算简单；

缺点：

不能拟合非线性数据；

5.支持向量机（Su