机器学习算法的核心是各种机器学习模型。模型是算法在训练数据上学习得到的,用于对新数据进行预测或决策。常见的机器学习模型包括:
1. 回归模型
回归模型主要用于预测连续值输出,如房价预测。典型的回归模型有:
线性回归:运用线性函数拟合数据趋势。简单且效果好,但只适用于线性案例。
逻辑回归:使用Sigmoid函数,主要用于分类。可以看成线性回归的特例。
支持向量回归:使用核方法找出决策边界,对非线性问题效果好。
决策树回归:使用树状图的规则进行回归预测。可以处理非线性。
2. 分类模型
分类模型用于对数据样本进行分类,如垃圾邮件识别。常见模型有:
k近邻分类:根据邻近样本类别,通过投票法分类。
朴素贝叶斯:基于贝叶斯定理,计算后验概率进行分类。
支持向量机:找到分割超平面,使不同类别样本间隔最大化。
决策树分类:通过树形规则对样本进行分类判定。
神经网络:模拟人脑结构,进行复杂非线性分类。
3. 聚类模型
聚类模型可以发现数据内在的分组结构,如客户分类。典型聚类算法有:
K-Means:指定分组数目,迭代找到样本中心点。
层次聚类:递归的将相似样本归并到同一簇。可以通过树状图展示。
DBSCAN:基于样本密度的聚类,可以发现任意形状的簇。
以上模型各有优缺点,我们可以根据具体问题选择适合的模型。例如,可以使用决策树模型分析用户特征,实现用户购买意向预测;使用KNN模型分析新文章内容,自动进行文章主题分类等。