一、一文讀懂機器學習分類算法（附圖文詳解）

機器學習分類算法概覽：

監督學習：機器學習中的一種方法，基于已有標注數據進行學習，用于在未知數據上進行預測。分類和回歸是監督學習的兩大主要任務，其中分類問題預測數據所屬的類別。

邏輯回歸：

適用場景：二分類問題，特別是因變量為“是/否”的響應。

原理：使用對數幾率函數將線性回歸模型轉換為分類模型，預測事件發生的概率。

K近鄰算法：

適用場景：基于相似性原則進行分類。

原理：通過識別訓練數據集中與新樣本最相似的K個數據點來預測新樣本的類別。

特點：易于實現，但計算復雜度較高，尤其數據量大時。

支持向量機：

適用場景：線性及非線性分類問題。

原理：尋找一個最優超平面最大化兩類之間的間隔來分開數據。核SVM使用核函數將數據映射到高維空間以找到合適的分類邊界。

樸素貝葉斯：

適用場景：特征之間相互獨立的情況，如文本分類。

原理：基于貝葉斯定理，通過計算條件概耐辯率來預測類別。

決策樹分類：

適用場景：通過不斷拆分數據集進行分類。

原理：使用信息熵和信息增益選擇最佳分裂節點，構建樹狀結構模型。

特點：易于理解和談畝灶實現，但易過擬合，可通過剪枝技術減輕。

集成算法：

原理：將多個分類模型組合以提高預測性能。

常用方法：隨機森林和梯度提升分類器，通過構建多個決策樹并結合預測結果提高準確性。

評含扮估指標：

混淆矩陣：提供實際分類與預測分類之間的對比。

準確率、精度、召回率和F1值：從不同角度衡量分類性能。

機器學習框架與工具：

Scikitlearn：提供豐富的分類算法實現，是機器學習初學者和專業人士的首選工具。

二、機器學習（2）：模型、算法傻傻分不清楚？

在機器學習領域，模型與算法是兩個核心概念。模型代表了學習過程中的目標和結構，即所要學習的條件概率分布或決策函數，而算法則用于實現模型學習的過程。模型可以分為兩大類：ML模型與AI模型。ML模型基于數理邏輯，應用高級數學原理，如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、K近鄰、支持向量機、聚類方法等。AI模型則基于生物神經網絡原理，如卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，這些模型具備識別、推理、規劃、決策能力。算法方面，網絡編程算法用于解決排序、搜索等問題，機器學習算法則專注于解決損失函數求解，包括最小二乘法、梯度下降法、隨機梯度下降法、牛頓法、阻尼牛頓法等。在AI產品經理的入門階段，厘清模型與算法的概念，了解它們的分類與應用，對于構建對機器學習的深入理解至關重要。

三、機器學習人工智能的算法有哪些？

人工智能算法有集成算法、回歸算法、貝葉斯算法等。

一、集成算法。

1、簡單算法一般復雜度低、速度快、易展示結果，其中的模型可以單獨進行訓練，并且它們的預測能以某種方式結合起來去做出一個總體預測。

2、每種算法好像一種專家，集成就是把簡單的算法組織起來，即多個專家共同決姿明定結果。集成算法比使用單個模型預測出來的結果要精確的多，但需要進行大量的維護工作。

二、回歸算法。

1、回歸分析是在一系列的已知自變量與因變量之間的相關關系的基礎上，建立變量之間的回歸方程，把回歸方程作為算法模型，通過其來實現對新自變量得出因變量的關系。

2、因此回歸分析是實用的預測模型或分類模型。

三、貝葉斯算法。

1、樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法：對于給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬于哪個類別。

2、樸素貝葉斯分類分為三個階段，根據具體情況確定特征屬性，并對每個特征屬性進行適簡核當劃分，形成訓練樣本集合。計算每個類別在訓練樣本中的出現頻率及每個特征屬性劃分對每個攔冊掘類別的條件概率估計。使用分類器對待分類項進行分類。