轻松看懂机器学习十大常用算法

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。

每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。

以后有时间再对单个算法做深入地解析。

今天的算法如下:

  1. 决策树
  2. 随机森林算法
  3. 逻辑回归
  4. SVM
  5. 朴素贝叶斯
  6. K最近邻算法
  7. K均值算法
  8. Adaboost 算法
  9. 神经网络
  10. 马尔可夫

1. 决策树

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。wkiom1g-n2pz161kaah8ttuuzeo13-jpeg-wh_651x-s_3065148720-jpg

 

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据,组成几个子集wkiol1g-n2axd5g9aaflt1swbbe01-jpg

 

S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别wkiol1g-n2fao3bzaad6yq9u9gq90-jpg

 

由 S 随机生成 M 个子矩阵

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这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果wkiol1g-n2fa_o3_aakbagzxuxk52-jpg

 

3. 逻辑回归

当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,小于等于1的,这个时候单纯的线性模型是做不到的,因为在定义域不在某个范围之内时,值域也超出了规定区间。wkiom1g-n2jirvwwaanpzv0hhzg82-jpg

 

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

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那么怎么得到这样的模型呢?

这个模型需要满足两个条件 大于等于0,小于等于1

大于等于0 的模型可以选择 绝对值,平方值,这里用 指数函数,一定大于0

小于等于1 用除法,分子是自己,分母是自身加上1,那一定是小于1的了wkiom1g-n2jdrt94aaqvdtg_qdm44-jpg

 

再做一下变形,就得到了 logistic regression 模型wkiol1g-n2nwg0f5aasykc-50mi05-jpg

 

通过源数据计算可以得到相应的系数了wkiom1g-n2mymulbaaowjwzmiqg51-jpg

 

最后得到 logistic 的图形wkiom1g-n2nakuqxaamdrtokqz805-jpg

 

4. SVM

support vector machine

要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的 margin 达到最大,margin就是超平面与离它最近一点的距离,如下图,Z2>Z1,所以绿色的超平面比较好wkiol1g-n2rtoggeaainrukiara32-jpg

 

将这个超平面表示成一个线性方程,在线上方的一类,都大于等于1,另一类小于等于-1wkiol1g-n2rggr8taaevbxd6gti58-jpg

 

点到面的距离根据图中的公式计算wkiom1g-n2rtr7woaac_i5wslce81-jpg

 

所以得到 total margin 的表达式如下,目标是最大化这个 margin,就需要最小化分母,于是变成了一个优化问题wkiol1g-n2vjee7laaaxlzvojlk23-jpg

 

举个栗子,三个点,找到最优的超平面,定义了 weight vector=(2,3)-(1,1)wkiom1g-n2vrnq4vaadpsx7n0jy92-jpg

 

得到 weight vector 为(a,2a),将两个点代入方程,代入(2,3)另其值=1,代入(1,1)另其值=-1,求解出 a 和 截矩 w0 的值,进而得到超平面的表达式。wkiom1g-n2uwe733aafuqvpkfqy97-jpg

 

a 求出来后,代入(a,2a)得到的就是 support vector

a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine

5. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的应用

给一段文字,返回情感分类,这段文字的态度是positive,还是negativewkiol1g-n2yqnxntaamstetj9we33-jpg

 

为了解决这个问题,可以只看其中的一些单词wkiom1g-n2zjkdrnaal0gg_kgae76-jpg

 

这段文字,将仅由一些单词和它们的计数代表wkiol1g-n2zzuprlaae3njfzrmu71-jpg

 

原始问题是:给你一句话,它属于哪一类

通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题wkiom1g-n22cx7cgaaewv1eyax444-jpg

 

问题变成,这一类中这句话出现的概率是多少,当然,别忘了公式里的另外两个概率

栗子:单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1,在 negative 的情况下出现的概率是 0.001wkiol1g-n22d-a4laagybz7y5nm58-jpg

 

6. K最近邻

k nearest neighbours

给一个新的数据时,离它最近的 k 个点中,哪个类别多,这个数据就属于哪一类

栗子:要区分 猫 和 狗,通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话,圆形和三角形是已知分类的了,那么这个 star 代表的是哪一类呢wkiom1g-n23ah2psaaeed1md6fy35-jpg

 

k=3时,这三条线链接的点就是最近的三个点,那么圆形多一些,所以这个star就是属于猫wkiol1g-n3czmd-yaaewr0euve052-jpg

 

7. K均值

想要将一组数据,分为三类,粉色数值大,黄色数值小

最开心先初始化,这里面选了最简单的 3,2,1 作为各类的初始值

剩下的数据里,每个都与三个初始值计算距离,然后归类到离它最近的初始值所在类别wkiom1g-n2_gffguaaqlkw6ovaa27-jpg

 

分好类后,计算每一类的平均值,作为新一轮的中心点wkiol1g-n2-h2vliaan08al4aiu99-jpg

 

几轮之后,分组不再变化了,就可以停止了

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8. Adaboost

adaboost 是 bosting 的方法之一

bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑,会得到一个效果比较好的分类器。

下图,左右两个决策树,单个看是效果不怎么好的,但是把同样的数据投入进去,把两个结果加起来考虑,就会增加可信度wkiom1g-n3czwqqcaajrxdbh7jw81-jpg

 

adaboost 的栗子,手写识别中,在画板上可以抓取到很多 features,例如 始点的方向,始点和终点的距离等等wkiol1g-n3czmd-yaaewr0euve052-jpg

 

training 的时候,会得到每个 feature 的 weight,例如 2 和 3 的开头部分很像,这个 feature 对分类起到的作用很小,它的权重也就会较小wkiom1g-n3gy5m2vaacipvj5pxk25-jpg

 

而这个 alpha 角 就具有很强的识别性,这个 feature 的权重就会较大,最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果wkiol1g-n3grt7araab8dkupv8c34-jpg

 

9. 神经网络

Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里

NN 由若干层神经元,和它们之间的联系组成

第一层是 input 层,最后一层是 output 层

在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifierwkiol1g-n3gxzxagaafqscbvoa051-jpg

 

input 输入到网络中,被激活,计算的分数被传递到下一层,激活后面的神经层,最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数,下图例子得到分类结果为 class 1

同样的 input 被传输到不同的节点上,之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias

这也就是 forward propagationwkiom1g-n3ksugkpaagglaoshjc87-jpg

 

10. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成

栗子,根据这一句话 ‘the quick pown fox jumps over the lazy dog’,要得到 markov chain

步骤,先给每一个单词设定成一个状态,然后计算状态间转换的概率wkiol1g-n3ljigbgaagc0wta-qw04-jpg

 

这是一句话计算出来的概率,当你用大量文本去做统计的时候,会得到更大的状态转移矩阵,例如 the 后面可以连接的单词,及相应的概率wkiom1g-n3kaothmaahprkx9hay01-jpg

 

生活中,键盘输入法的备选结果也是一样的原理,模型会更高级wkiol1g-n3oritzbaadbsjwhzf853-jpg

 

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