一、需要掌握哪些大數據算法

原發布者:ninahe916

大數據常用的算法（分類、回歸分析、聚類、關聯規則）

二、計算機視覺 常用 哪些 機器學習算法

常用的聚類分類算法都有用到

例如神經網絡、支持向量機等

時下最火的算法還是deep learning

三、算法的主流研究方向以及分類方法

深入研究算法的主流研究方向，我們首先關注AI算法。AI算法是一個研究領域，旨在通過理論、方法、技術及應用系統來模擬、擴展和延伸人類智能。人工智能作為計算機科學的分支，致力于理解智能本質，并開發出能夠以類人智能執行任務的機器。AI算法的特點在于可以從歷史數據中學習，自動更新信息，無需人工編程來指定任務執行方式。常見AI算法包括決策樹、粒子群算法、隨機森林、邏輯回歸、支持向量機、遺傳算法、樸素貝葉斯、K近鄰算法、貪婪算法、K均值算法、Adaboost算法、蟻群算法、神經網伏讓絡和馬爾可夫等。

機器學習（Machine Learning）是另一個核心研究方向，它側重于設計泛型算法，無需特定編程代碼即可從數據中得出結論。機器學習通過算法自動分析數據，構建邏輯模型，從而揭示數據的潛在規律。它是人工智能的基石，使計算機具有學習能力，能夠識別模式、分類數據，并進行預測。常見的機器學習算法包括支持向量機、決策樹、K近鄰算法、神經網絡、樸素貝葉斯、梯度提升樹、集成學習方法等。

表征學習（Representation Learning）則是通過減少原始數據的冗余信息，提取有效特征，以便進行后續任務處理。這一過程對于處理大量復雜數據尤為重要。表征學習試圖模仿人類大腦如何編碼和存儲信息，探索如何通過缺備局有限樣本實現知識的靈活學習和應用。它對于語音、圖像識別等任務具有重要意義。

深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個子領域，旨在模仿人類大腦的層次結構，自動學習數據的復雜表示。深度學習通過多層神經網絡實現，能夠解決復雜的模式識別問題，如語音識別、滾蠢圖像分類等。深度學習在搜索技術、數據挖掘、自然語言處理、推薦系統等領域展現出強大的應用潛力。

算法的分類可以從多個維度進行，例如按基本算法分類（如枚舉、搜索、迭代加深搜索、啟發式搜索等），以及按學習方式分類（如監督學習、無監督學習、半監督學習）。每種分類方法都有其特定的應用場景和優勢，共同推動了算法領域的深入發展。

四、干貨 | 基礎機器學習算法

本篇內容主要是面向機器學習初學者,介紹常見的機器學習算法，當然,歡迎同行交流。

哲學要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數據->挖掘知識->預測未來。組織數據即為設計特征，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識即建模，而預測未來就是對模型的應用。

特征設計依賴于對業務場景的理解，可分為連續特征、離散特征和組合高階特征。本篇重點是機器學習算法的介紹，可以分為監督學習和無監督學習兩大類。

無監督學習算法很多，最近幾年業界比較關注主題模型，LSA->PLSA->LDA 為主題模型三個發展階段的典型算法，它們主要是建模假設條件上存在差異。LSA假設文檔只有一個主題，PLSA 假設各個主題的概率分布不變（theta 都是固定的），LDA 假設每個文檔和詞的主題概率是可變的。

LDA 算法本質可以借助上帝擲骰子幫助理解，詳細內容可參加 Rickjin 寫的《 LDA 數據八卦》文章，淺顯易懂，順便也科普了很多數學知識，非常推薦。

監督學習可分為分類和回歸，感知器是最簡單的線性分類器，現在實際應用比較少，但它是神經網絡、深度學習的基本單元。

線性函數擬合數據并基于閾值分類時，很容易受噪聲樣本的干擾，影響分類的準確性。邏輯回歸（Logistic Regression）利用 sigmoid 函數將模型輸出約束在 0 到 1 之間，能夠有效弱化噪聲數據的負面影響，被廣泛應用于互聯網廣告點擊率預估。

邏輯回歸模型參數可以通過最大似然求解，首先定義目標函數 L ( theta )，然后 log 處理將目標函數的乘法邏輯轉化為求和邏輯（最大化似然概率 -> 最小化損失函數），最后采用梯度下降求解。

相比于線性分類去，決策樹等非線性分類器具有更強的分類能力，ID3 和 C4.5 是典型的決策樹算法，建模流程基本相似，兩者主要在增益函數（目標函數）的定義不同。

線性回歸和線性分類在表達形式上是類似的，本質區別是分類的目標函數是離散值，而回歸的目標函數是連續值。目標函數的不同導致回歸通常基于最小二乘定義目標函數，當然，在觀測誤差滿足高斯分布的假設情況下，最小二乘和最大似然可以等價。

當梯度下降求解模型參數時，可以采用 Batch 模式或者 Stochastic 模式，通常而言，Batch 模式準確性更高，Stochastic 模式復雜度更低。

上文已經提到，感知器雖然是最簡單的線性分類器，但是可以視為深度學習的基本單元，模型參數可以由自動編碼（ Auto Encoder ）等方法求解。

深度學習的優勢之一可以理解為特征抽象，從底層特征學習獲得高階特征，描述更為復雜的信息結構。例如，從像素層特征學習抽象出描述紋理結構的邊緣輪廓特征，更進一步學習獲得表征物體局部的更高階特征。

俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，無論是線性分類還是深度學習，都是單個模型算法單打獨斗，有沒有一種集百家之長的方法，將模型處理數據的精度更進一步提升呢？當然，Model Ensembe l就是解決這個問題。Bagging 為方法之一，對于給定數據處理任務，采用不同模型/參數/特征訓練多組模型參數，最后采用投票或者加權平均的方式輸出最終結果。

Boosting為Model Ensemble 的另外一種方法，其思想為模型每次迭代時通過調整錯誤樣本的損失權重提升對數據樣本整體的處理精度，典型算法包括 AdaBoost 、GBDT 等。

不同的數據任務場景，可以選擇不同的 Model Ensemble 方法，對于深度學習，可以對隱層節點采用 DropOut 的方法實現類似的效果。

介紹了這么多機器學習基礎算法，說一說評價模型優劣的基本準則。欠擬合和過擬合是經常出現的兩種情況，簡單的判定方法是比較訓練誤差和測試誤差的關系，當欠擬合時，可以設計更多特征來提升模型訓練精度，當過擬合時，可以優化特征量降低模型復雜度來提升模型測試精度。

特征量是模型復雜度的直觀反映，模型訓練之前設定輸入的特征量是一種方法，另外一種比較常用的方法是在模型訓練過程中，將特征參數的正則約束項引入目標函數/損失函數，基于訓練過程篩選優質特征。

模型調優是一個細致活，最終還是需要能夠對實際場景給出可靠的預測結果，解決實際問題。期待學以致用！ 作者 曉惑 本文轉自阿里技術，轉載需授權