机器学习算法入门分类回归和聚类详解
机器学习算法入门：分类、回归和聚类详解
在人工智能的旅途中，机器学习是不可或缺的一环。它使得计算机能够通过数据分析来做出预测和决策。对于ai新手入门教程来说，理解机器学习中的几个基本算法至关重要，这些包括分类、回归和聚类。
1. 分类算法
1.1 分类概述
定义：将输入特征转换为输出标签的过程。
目标：根据已知的训练数据，将未知样本正确地分配到预先定义的分类中。
1.2 常见分类算法
a) 决策树（Decision Trees）
简单易懂，但可能导致过拟合。
适用于处理非线性问题。
b) 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
使用超平面对高维空间进行划分，以最大化间隔。
适用于大规模数据集。
c) 随机森林（Random Forests）
基于多个决策树组合而成，可以提高准确性并减少过拟合风险。
易于处理缺失值和异常值。
2. 回归算法
2.1 回归概述
定义：预测连续数值变量的过程。
目标：根据已知的输入特征，给出最可能出现的数值输出结果。
2.2 常见回归算法
a) 线性回归（Linear Regression）
简单直线模型，适用于线性关系强烈的情况下较好使用，但不适应非线性问题。
b) 多项式回归（Polynomial Regression）
通过增加模型中的项来更好地捕捉曲线形状。
可解决某些非线性的情况，但容易受到噪声影响且参数数量较多，因此有时难以泛化良好。
c) 广义加权邻域迭代自适应网络（Gaussian Process Regression, GPR）
一种基于贝叶斯理论建立在统计推断基础上的方法，它能提供一个关于未来观测结果分布的一个概率估计。这是一种非常有效且灵活的手段，但是相比之下需要更多计算资源，因为它涉及到大量矩阵运算与积分操作，并且当数据量很大的时候效率会显著降低。但其优点是可以直接提供置信区间以及整个分布信息，而不是仅仅是一个点估计值，这在很多实际应用场景中尤其有用，比如气象学或者金融领域等等。在这些领域，对于未来事件发生可能性的一个定量评估是非常关键的。
