线性回归算法（线性回归算法原理）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于线性回归算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能包含什么内容

• 2、小白也能入门机器学习-线性回归

• 3、人工智能十大算法

• 4、机器学习有哪些算法

一、人工智能包含什么内容

人工智能主要包括的内容有：python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理、数据挖掘。

python基础与科学计算模块主要包括：

Python基础语法

科学计算模块Numpy

数据处理分析模块Pandas

数据可视化模块

AI数学知识主要包括：

微积分基础

线性代数基础

多元函数微分学

线性代数高级

概率论

最优化

线性回归算法主要包括：

多元线性回归

梯度下降法

归一化

正则化

Lasso回归、Ridge回归、多项式回归

线性分类算法主要包括：

逻辑回归

Softmax回归

SVM支持向量机

SMO优化算法

无监督学习算法主要包括：

聚类系列算法

PCA降维算法

EM算法

GMM算法

决策树系列算法主要有：

决策树算法

随机森林算法

Adaboost算法

GBDT算法

XGBoost算法

等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果想了解，可以私信询问。

工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

而人工智能的主要应用领域有：

深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。

对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。

深度学习的技术原理：1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；

计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。

计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

语音识别

语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理：1、 对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧； 2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取； 3、 声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；

虚拟个人助理

苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。

虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。

自然语言处理

自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。

自然语言处理技术原理：1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；

智能机器人

智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理：人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

引擎推荐

淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理：推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。

二、小白也能入门机器学习-线性回归

小白也能入门机器学习-线性回归

【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！

【什么是线性回归】今天咱们要来唠的是机器学习中最基本也是最重要的算法之一线性回归，正当此时迪哥正在前往银行的路上，准备办理贷款（低保），到了之后银行问了我两件事，年龄和工资都多少呀？（特征）当得到了结果后告诉我我们只能贷给你100块，别问为什么！机器算的！（机器你拿毛线算的100快？）这里告诉了我们这样一件事，我们的输入就是你的数据特征，得出的结果是一个连续区间上的值，目标就是找到我们想要预测的值和我们的输出之间的关系，接下来我们的目标就放在如何找到这种关系。

【如何得出结果】这个图就是机器如何进行预测的（回归）它会根据一票子兄弟贷款的历史数据（年龄和工资分别对应于X1与X2）找出来最好的拟合线（面）来进行预测，这样你的数据来了之后直接带入进去就可以得出来该给你多少钱了。

我们用两个参数来分别对应于工资和年龄，控制它们对结果的影响大小，这里做了一个整合是把偏置项和权重参数项放到了一起（加了个X0让其都等于1）

要想让银行能开的下去，那就得少遇到点麻烦，迪哥这么大碗就给我100块（真实的指标应该为200块）肯定是要砸场子的，所以我们的目标是要让得到的预测值跟真实值越接近越好。机器学习当中最核心的一点就在于如何优化我们的目标，可以看到对于这些点来说有些离我的回归方程比较近，有些比较远，最终我们应该设定一个目标让我们的方程能够更好的去拟合当前的这些数据点。

【深入细节】既然说到误差了，咱们就来好好唠一下，首先银行的目标得让误差越小越好，这样才能够使得我们的结果是越准确的。那么这个误差有什么规律可循吗？误差可以说是机器学习当中最长听到的一个词了，我们可以假想一下，你让机器人来帮你进行工作，刚开始的时候它肯定啥都不会，我们得一点点的教它，等他慢慢熟悉我们的工作了（数据），也就意味着我们的回归方程效果会更好了。

咱们先来说说这个误差为啥会服从高斯分布呢，这个事就得从我们是怎么认为一个事发生的概率来说了，正常情况下你去银行贷款差不多都是一个符合你的数字吧，极小的情况下能出现类似迪哥的情况（100块都不给我），还是极小的情况下能像对待马云似的给你几个亿吧，所以银行给你贷款的误差项理论上都是在较小范围内浮动的，要么多了一点，要么少了一点。所以我们认为该误差是可以服从高斯分布的（正太分布）。

那为啥会独立呢？独立的意思就是说迪哥来贷款了，恰好马云也来了，但是我俩不认识啊（其实他认识我，我不认识他），所以我俩在贷款的时候不会因为马云而对我产生什么影响，也不会因为我对马云产生什么影响，这就是独立！

同分布又是啥呢？我和马云来的是一家银行吧，这家银行的系统只有一个，所以它在预测的时候是按照同样的方式来的，这就是我们的数据是在同一个分布下去建模的。

既然误差服从了高斯分布我们就把它进行展开，上式的意思就是我去贷款，在它这两组参数的控制下得到的贷款金额恰好是等于真实情况下就该给我这么多钱的概率。（预测值和真实值对应的可能性大小）那么我们当然希望这个概率越大越好呀，越大代表越准确呀。

（怎么又来了一堆数学。。。没人数学就不是机器学习啦）咱们继续来看，咋又突然出来了个似然函数呀，咱们先来说一说它是个什么东西。比如说你今天去赌场了，然后你不知道能不能赢钱，你就在门口蹲着，出来一个人你就问一下，哥们赢钱了吗（然后挨了一顿揍），连续出来5个人都告诉你赢钱了，那么你就会认为我去赌钱也肯定会赢钱。这个的意思就是要利用样本数据去估计你的参数应该是什么，使得估计出来的参数尽可能的满足（拟合）你的样本。

对数似然它的意思和目标很简单，就是为了简单求解，所以把比较复杂的乘法运算转换成了比较简单的加法运算。

【得出目标】一顿化简，其实就是把原式给展开了，然后我们的目标是要求最大值吧（什么样的参数能够使得跟我数据组合完之后是真实值的概率越大越好），对于化简后的结果左边是一个常数不用去管，右边是一个恒正的（因为有平方项）但是前面还有一个负号呀，让这样的数什么时候能取最大值呀？只有负号后面的取最小值才可以呀！

到这里我们终于推导出来了，银行只需要做一件事就可以了，那就是最小化这个函数（目标函数），其实说白了就是要让我们的预测值和真实值之间的差异越小越好，这就是最小二乘法！

接下来就是如何求解呢？通常我们去求偏导就可以了，因为极值点通常都是在偏导处取得，对我们的目标函数求偏导，并且让其等于0，这样我们就能找到最终参数的解应该是什么了！到这里小伙伴们可能感觉到竟然真能求出这个解，那这个解不就是我们想要的参数嘛，得到了它银行就有救啦！

【总结】

至此我们通过了一系列的推导得出了线性回归的最终解法，路途虽然有点曲折但是其中涉及到的思想还是非常有意思的，这节课希望大家对线性回归有了一个直观的认识，了解机器学习工作的基本原理与实际处理方法。但是这个解可以说是数学上的一个巧合，并不是所有问题都可以直接求解的，下回咱们再谈谈如何间接的求最优解~

三、人工智能十大算法

人工智能十大算法如下

线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！

逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。

决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。

K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。

K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。

四、机器学习有哪些算法

朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。

什么时候使用机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器？

（1）如果您有一个中等或大的训练数据集。

（2）如果实例具有几个属性。

（3）给定分类参数，描述实例的属性应该是条件独立的。

A．朴素贝叶斯分类器的应用

（1）情绪分析 - 用于Facebook分析表示积极或消极情绪的状态更新。

（2）文档分类 - Google使用文档分类来索引文档并查找相关性分数，即PageRank。 PageRank机制考虑在使用文档分类技术解析和分类的数据库中标记为重要的页面。

（3）朴素贝叶斯算法也用于分类关于技术，娱乐，体育，政治等的新闻文章。

（4）电子邮件垃圾邮件过滤 - Google Mail使用NaïveBayes算法将您的电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

B．朴素贝叶斯分类器机器学习算法的优点

（1）当输入变量是分类时，朴素贝叶斯分类器算法执行得很好。

（2）当朴素贝叶斯条件独立假设成立时，朴素贝叶斯分类器收敛更快，需要相对较少的训练数据，而不像其他判别模型，如逻辑回归。

（3）使用朴素贝叶斯分类器算法，更容易预测测试数据集的类。 多等级预测的好赌注。

（4）虽然它需要条件独立假设，但是朴素贝叶斯分类器在各种应用领域都表现出良好的性能。

Python中的数据科学库实现NaïveBayes - Sci-Kit学习

数据科学图书馆在R实施朴素贝叶斯 - e1071

3.2 K均值聚类算法

K-means是用于聚类分析的普遍使用的无监督机器学习算法。 K-Means是一种非确定性和迭代的方法。 该算法通过预定数量的簇k对给定数据集进行操作。 K Means算法的输出是具有在簇之间分割的输入数据的k个簇。

例如，让我们考虑维基百科搜索结果的K均值聚类。 维基百科上的搜索词“Jaguar”将返回包含Jaguar这个词的所有页面，它可以将Jaguar称为Car，Jaguar称为Mac OS版本，Jaguar作为动物。 K均值聚类算法可以应用于对描述类似概念的网页进行分组。 因此，算法将把所有谈论捷豹的网页作为一个动物分组到一个集群，将捷豹作为一个汽车分组到另一个集群，等等。

A．使用K-means聚类机学习算法的优点

（1）在球状簇的情况下，K-Means产生比层级聚类更紧密的簇。

（2）给定一个较小的K值，K-Means聚类计算比大量变量的层次聚类更快。

B．K-Means聚类的应用

K Means Clustering算法被大多数搜索引擎（如Yahoo，Google）用于通过相似性对网页进行聚类，并识别搜索结果的“相关率”。 这有助于搜索引擎减少用户的计算时间。

Python中的数据科学库实现K均值聚类 - SciPy，Sci-Kit学习，Python包装

数据科学库中的R实现K均值聚类 - 统计

3.3 支持向量机学习算法

支持向量机是一种分类或回归问题的监督机器学习算法，其中数据集教导关于类的SVM，以便SVM可以对任何新数据进行分类。 它通过找到将训练数据集分成类的线（超平面）将数据分类到不同的类中来工作。 由于存在许多这样的线性超平面，SVM算法尝试最大化所涉及的各种类之间的距离，并且这被称为边际最大化。 如果识别出最大化类之间的距离的线，则增加对未看见数据良好推广的概率。

A．SVM分为两类：

线性SVM - 在线性SVM中，训练数据，即分类器由超平面分离。

非线性SVM在非线性SVM中，不可能使用超平面来分离训练数据。 例如，用于面部检测的训练数据由作为面部的一组图像和不是面部的另一组图像（换句话说，除了面部之外的所有其他图像）组成。 在这种条件下，训练数据太复杂，不可能找到每个特征向量的表示。 将面的集合与非面的集线性分离是复杂的任务。

B．使用SVM的优点

（1）SVM对训练数据提供最佳分类性能（精度）。

（2）SVM为未来数据的正确分类提供了更高的效率。

（3）SVM的最好的事情是它不对数据做任何强有力的假设。

（4）它不会过度拟合数据。

C．支持向量机的应用

（1）SVM通常用于各种金融机构的股票市场预测。 例如，它可以用来比较股票相对于同一行业中其他股票的表现的相对表现。 股票的相对比较有助于管理基于由SVM学习算法做出的分类的投资决策。

（2）Python中的数据科学库实现支持向量机-SciKit学习，PyML，SVMStruct Python，LIBSVM

（3）R中的数据科学库实现支持向量机 - klar，e1071

3.4 Apriori机器学习算法

Apriori算法是无监督机器学习算法，其从给定数据集生成关联规则。 关联规则意味着如果项目A出现，则项目B也以一定概率出现。 生成的大多数关联规则采用IF_THEN格式。 例如，如果人们买了一个iPad，他们还买了一个iPad保护套。 为了得到这样的结论的算法，它首先观察购买iPad的人购买iPad的人数。 这样一来，比例就像100个购买iPad的人一样，85个人还购买了一个iPad案例。

A．Apriori机器学习算法的基本原理：

如果项集合频繁出现，则项集合的所有子集也频繁出现。

如果项集合不经常出现，则项集合的所有超集都不经常出现。

B．先验算法的优点

（1）它易于实现并且可以容易地并行化。

（2）Apriori实现使用大项目集属性。

C.Apriori算法应用

检测不良药物反应

Apriori算法用于关于医疗数据的关联分析，例如患者服用的药物，每个患者的特征，不良的不良反应患者体验，初始诊断等。该分析产生关联规则，其帮助识别患者特征和药物的组合 导致药物的不良副作用。

市场篮子分析

许多电子商务巨头如亚马逊使用Apriori来绘制数据洞察，哪些产品可能是一起购买，哪些是最响应促销。 例如，零售商可能使用Apriori预测购买糖和面粉的人很可能购买鸡蛋来烘烤蛋糕。

自动完成应用程序

Google自动完成是Apriori的另一个流行的应用程序，其中 - 当用户键入单词时，搜索引擎寻找人们通常在特定单词之后键入的其他相关联的单词。

Python中的数据科学库实现Apriori机器学习算法 - 在PyPi中有一个python实现Apriori

数据科学库在R中实现Apriori机器学习算法 – arules

3.5 线性回归机器学习算法

线性回归算法显示了2个变量之间的关系，以及一个变量中的变化如何影响另一个变量。 该算法显示了在改变自变量时对因变量的影响。 自变量被称为解释变量，因为它们解释了因变量对因变量的影响。 依赖变量通常被称为感兴趣的因子或预测因子。

A．线性回归机器学习算法的优点

（1）它是最可解释的机器学习算法之一，使得它很容易解释给别人。

（2）它易于使用，因为它需要最小的调谐。

（3）它是最广泛使用的机器学习技术运行快。

B．线性回归算法应用

估计销售额

线性回归在业务中有很大的用途，基于趋势的销售预测。如果公司每月的销售额稳步增长 - 对月度销售数据的线性回归分析有助于公司预测未来几个月的销售额。

风险评估

线性回归有助于评估涉及保险或金融领域的风险。健康保险公司可以对每个客户的索赔数量与年龄进行线性回归分析。这种分析有助于保险公司发现，老年顾客倾向于提出更多的保险索赔。这样的分析结果在重要的商业决策中起着至关重要的作用，并且是为了解决风险。

Python中的数据科学库实现线性回归 - statsmodel和SciKit

R中的数据科学库实现线性回归 - 统计

3.6 决策树机器学习算法

你正在制作一个周末计划，去访问最好的餐馆在城里，因为你的父母访问，但你是犹豫的决定在哪家餐厅选择。每当你想去一家餐馆，你问你的朋友提利昂如果他认为你会喜欢一个特定的地方。为了回答你的问题，提利昂首先要找出，你喜欢的那种餐馆。你给他一个你去过的餐馆列表，告诉他你是否喜欢每个餐厅（给出一个标记的训练数据集）。当你问提利昂你是否想要一个特定的餐厅R，他问你各种问题，如“是”R“屋顶餐厅？”，“餐厅”R“服务意大利菜吗？”，现场音乐？“，”餐厅R是否营业至午夜？“等等。提利昂要求您提供几个信息问题，以最大限度地提高信息收益，并根据您对问卷的答案给予YES或NO回答。这里Tyrion是你最喜欢的餐厅偏好的决策树。

决策树是一种图形表示，其使用分支方法来基于某些条件来例示决策的所有可能的结果。在决策树中，内部节点表示对属性的测试，树的每个分支表示测试的结果，叶节点表示特定类标签，即在计算所有属性之后作出的决定。分类规则通过从根到叶节点的路径来表示。

A．决策树的类型

（1）分类树 - 这些被视为用于基于响应变量将数据集分成不同类的默认种类的决策树。 这些通常在响应变量本质上是分类时使用。

（2）回归树 - 当响应或目标变量是连续或数字时，使用回归树。 与分类相比，这些通常用于预测类型的问题。

根据目标变量的类型 - 连续变量决策树和二进制变量决策树，决策树也可以分为两种类型。 它是有助于决定对于特定问题需要什么样的决策树的目标变量。

B．为什么选择决策树算法？

（1）这些机器学习算法有助于在不确定性下作出决策，并帮助您改善沟通，因为他们提供了决策情况的可视化表示。

（2）决策树机器学习算法帮助数据科学家捕获这样的想法：如果采取了不同的决策，那么情境或模型的操作性质将如何剧烈变化。

（3）决策树算法通过允许数据科学家遍历前向和后向计算路径来帮助做出最佳决策。

C．何时使用决策树机器学习算法

（1）决策树对错误是鲁棒的，并且如果训练数据包含错误，则决策树算法将最适合于解决这样的问题。

（2）决策树最适合于实例由属性值对表示的问题。

（3）如果训练数据具有缺失值，则可以使用决策树，因为它们可以通过查看其他列中的数据来很好地处理丢失的值。

（4）当目标函数具有离散输出值时，决策树是最适合的。

D.决策树的优点

（1）决策树是非常本能的，可以向任何人轻松解释。来自非技术背景的人，也可以解释从决策树绘制的假设，因为他们是不言自明的。

（2）当使用决策树机器学习算法时，数据类型不是约束，因为它们可以处理分类和数值变量。

（3）决策树机器学习算法不需要对数据中的线性进行任何假设，因此可以在参数非线性相关的情况下使用。这些机器学习算法不对分类器结构和空间分布做出任何假设。

（4）这些算法在数据探索中是有用的。决策树隐式执行特征选择，这在预测分析中非常重要。当决策树适合于训练数据集时，在其上分割决策树的顶部的节点被认为是给定数据集内的重要变量，并且默认情况下完成特征选择。

（5）决策树有助于节省数据准备时间，因为它们对缺失值和异常值不敏感。缺少值不会阻止您拆分构建决策树的数据。离群值也不会影响决策树，因为基于分裂范围内的一些样本而不是准确的绝对值发生数据分裂。

E.决策树的缺点

（1）树中决策的数量越多，任何预期结果的准确性越小。

（2）决策树机器学习算法的主要缺点是结果可能基于预期。当实时做出决策时，收益和产生的结果可能与预期或计划不同。有机会，这可能导致不现实的决策树导致错误的决策。任何不合理的期望可能导致决策树分析中的重大错误和缺陷，因为并不总是可能计划从决策可能产生的所有可能性。

（3）决策树不适合连续变量，并导致不稳定性和分类高原。

（4）与其他决策模型相比，决策树很容易使用，但是创建包含几个分支的大决策树是一个复杂和耗时的任务。

（5）决策树机器学习算法一次只考虑一个属性，并且可能不是最适合于决策空间中的实际数据。

（6）具有多个分支的大尺寸决策树是不可理解的，并且造成若干呈现困难。

F.决策树机器学习算法的应用

（1）决策树是流行的机器学习算法之一，它在财务中对期权定价有很大的用处。

（2）遥感是基于决策树的模式识别的应用领域。

（3）银行使用决策树算法按贷款申请人违约付款的概率对其进行分类。

（4）Gerber产品公司，一个流行的婴儿产品公司，使用决策树机器学习算法来决定他们是否应继续使用塑料PVC（聚氯乙烯）在他们的产品。

（5）Rush大学医学中心开发了一个名为Guardian的工具，它使用决策树机器学习算法来识别有风险的患者和疾病趋势。

Python语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是 - SciPy和Sci-Kit学习。

R语言中的数据科学库实现决策树机器学习算法是插入符号。

3.7 随机森林机器学习算法

让我们继续我们在决策树中使用的同样的例子，来解释随机森林机器学习算法如何工作。提利昂是您的餐厅偏好的决策树。然而，提利昂作为一个人并不总是准确地推广你的餐厅偏好。要获得更准确的餐厅推荐，你问一对夫妇的朋友，并决定访问餐厅R，如果大多数人说你会喜欢它。而不是只是问Tyrion，你想问问Jon Snow，Sandor，Bronn和Bran谁投票决定你是否喜欢餐厅R或不。这意味着您已经构建了决策树的合奏分类器 - 也称为森林。

你不想让所有的朋友给你相同的答案 - 所以你提供每个朋友略有不同的数据。你也不确定你的餐厅偏好，是在一个困境。你告诉提利昂你喜欢开顶屋顶餐厅，但也许，只是因为它是在夏天，当你访问的餐厅，你可能已经喜欢它。在寒冷的冬天，你可能不是餐厅的粉丝。因此，所有的朋友不应该利用你喜欢打开的屋顶餐厅的数据点，以提出他们的建议您的餐厅偏好。

通过为您的朋友提供略微不同的餐厅偏好数据，您可以让您的朋友在不同时间向您询问不同的问题。在这种情况下，只是稍微改变你的餐厅偏好，你是注入随机性在模型级别（不同于决策树情况下的数据级别的随机性）。您的朋友群现在形成了您的餐厅偏好的随机森林。

随机森林是一种机器学习算法，它使用装袋方法来创建一堆随机数据子集的决策树。模型在数据集的随机样本上进行多次训练，以从随机森林算法中获得良好的预测性能。在该整体学习方法中，将随机森林中所有决策树的输出结合起来进行最终预测。随机森林算法的最终预测通过轮询每个决策树的结果或者仅仅通过使用在决策树中出现最多次的预测来导出。

例如，在上面的例子 - 如果5个朋友决定你会喜欢餐厅R，但只有2个朋友决定你不会喜欢的餐厅，然后最后的预测是，你会喜欢餐厅R多数总是胜利。

A.为什么使用随机森林机器学习算法？

（1）有很多好的开源，在Python和R中可用的算法的自由实现。

（2）它在缺少数据时保持准确性，并且还能抵抗异常值。

（3）简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码。

（4）随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间，因为它们不需要任何输入准备，并且能够处理数字，二进制和分类特征，而无需缩放，变换或修改。

（5）隐式特征选择，因为它给出了什么变量在分类中是重要的估计。

B.使用随机森林机器学习算法的优点

（1）与决策树机器学习算法不同，过拟合对随机森林不是一个问题。没有必要修剪随机森林。

（2）这些算法很快，但不是在所有情况下。随机森林算法当在具有100个变量的数据集的800MHz机器上运行时，并且50,000个案例在11分钟内产生100个决策树。

（3）随机森林是用于各种分类和回归任务的最有效和通用的机器学习算法之一，因为它们对噪声更加鲁棒。

（4）很难建立一个坏的随机森林。在随机森林机器学习算法的实现中，容易确定使用哪些参数，因为它们对用于运行算法的参数不敏感。一个人可以轻松地建立一个体面的模型没有太多的调整

（5）随机森林机器学习算法可以并行生长。

（6）此算法在大型数据库上高效运行。

（7）具有较高的分类精度。

C.使用随机森林机器学习算法的缺点

他们可能很容易使用，但从理论上分析它们是很困难的。

随机森林中大量的决策树可以减慢算法进行实时预测。

如果数据由具有不同级别数量的分类变量组成，则算法会偏好具有更多级别的那些属性。 在这种情况下，可变重要性分数似乎不可靠。

当使用RandomForest算法进行回归任务时，它不会超出训练数据中响应值的范围。

D.随机森林机器学习算法的应用

（1）随机森林算法被银行用来预测贷款申请人是否可能是高风险。

（2）它们用于汽车工业中以预测机械部件的故障或故障。

（3）这些算法用于医疗保健行业以预测患者是否可能发展成慢性疾病。

（4）它们还可用于回归任务，如预测社交媒体份额和绩效分数的平均数。

（5）最近，该算法也已经被用于预测语音识别软件中的模式并对图像和文本进行分类。

Python语言中的数据科学库实现随机森林机器学习算法是Sci-Kit学习。

R语言的数据科学库实现随机森林机器学习算法randomForest。

以上就是关于线性回归算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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