Telescope.jpg过去几年中，机器学习（ML）已经悄然成为我们日常生活的重要组成部分。无论是在线购物和流媒体网站的个性化推荐，还是保护我们的邮箱免受每日大量垃圾邮件的侵袭，机器学习都发挥了重要作用。然而，机器学习不仅仅是我们便利的工具。在当前的科技领域，机器学习已经变得至关重要，而且这种趋势似乎在未来也不会改变。机器学习被用于挖掘数据中隐藏的洞察，自动化任务和流程，增强决策能力，并推动创新的边界。
这项技术的核心是机器学习算法。这些算法基本上是计算机程序，设计用于在没有明确编程的情况下学习数据。它们被用于持续分析信息，改变自身的结构，并随着时间的推移不断提升。
在这篇文章中，我们将一起了解11种流行的机器学习算法，并解释它们的作用和可能的使用场景。为了便于理解，我们将这些算法分为以下四类：
- 有监督学习
- 无监督学习
- 集成学习
- 强化学习
阅读完这篇文章后，你将更好地理解机器学习算法的功能，以及每一种算法的优点和局限性。
有监督学习
1. 线性回归
由于其简单直接的特性，线性回归以其对初学者友好而出名。它建立了一个变量与一个或多个其他变量之间的线性关系。例如，一个房地产工具可能需要跟踪房价（因变量）和面积（自变量）之间的关系。之所以被称为“有监督”，是因为你需要提供标记过的数据来训练它，使其能够建立这些联系。
它的相对简单性使得在处理大量数据时非常高效，输出的结果易于理解，并能发现有洞察力的趋势。然而，这种简单性也是它在处理复杂性时遇到困难的原因。非线性模式可能会让它混乱，而异常值也可能轻易地使其出轨。你还需要小心选择正确的变量，否则输出的质量可能会大大降低。
2. 逻辑回归
逻辑回归算法用于进行二元决策，例如对电子邮件进行“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的分类。它预测一个实例属于特定类别的概率，这个预测基于给定的各种因素。它还可以提供哪些因素对结果影响最大的洞察。
与线性回归一样，它处理大数据集的能力很强，但也有一些相同的缺点。它也假设存在线性关系，所以复杂的、非线性的模式会给它带来问题。如果它分析的数据不平衡，那么也可能导致其预测的不平衡。例如，如果它查看的大部分邮件都是“非垃圾邮件”，那么它可能很难识别出“垃圾邮件”。
3. 支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）算法并不进行预测，而是找出数据类别之间的最大间隔。所以，与其预测哪些邮件是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，不如说它实质上是划一条线，将邮件清晰地分为这两类。
因为它们专注于最重要的数据，并避免被无关的细节所迷惑，所以在高维空间中，SVM算法的表现非常出色。它们也不会被异常值所干扰，并且由于它们专注于一部分数据点，所以能效更高。但它们也在计算上相当昂贵，训练可能会很慢。由于它们的复杂性，解释它们可能会有些困难，而为核函数选择正确的参数需要时间和仔细的调整。
4. 决策树
顾名思义，决策树遵循一种类似树的结构，它会提出一系列的是或否的问题。可以把它想象成一个流程图，你不断做出决策，直到得到最后的答案。这个最后的答案就是你的预测。决策树是多功能的有监督机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
决策树算法的最大优点是它易于理解。你可以通过查看它做出的每一个决策，轻松地跟踪其逻辑。它也非常灵活，能处理不同的数据类型，并且即使数据缺失，也可以继续做出决策。但是，它也容易过拟合，并且对特征的顺序和选择非常敏感。在处理变量之间复杂的关系时，它可能会遇到困难，使得它对复杂问题的准确性较低。
5. kNN和ANN
近似最近邻（ANN）算法和k-最近邻（kNN）算法都与相似性搜索有关，用于机器学习的不同目的。kNN通过从训练数据中找到最相似的点，并模仿它们类别的多数票，来预测一个数据点的类别。
简单来说，这两种算法都旨在识别相似的数据点，例如电子商务网站上的相似产品。它们是多功能的算法，可以处理各种数据类型，无需太多的预处理，并且在最近邻搜索和异常检测方面表现出色。但是，当数据在许多维度上分布时，它们都会遇到困难，而理解它们如何得出决策也可能有些困难。
6. 神经网络
神经网络算法——大多数现代AI工具的基础——旨在模仿人脑的结构。他们通过使用层叠的互联人工“神经元”，通过处理数据来学习并找到数据中的模式。神经网络用于各种任务，如模式识别、分类、回归和聚类。
神经网络无疑是目前最强大和主导的ML算法，能够处理从图像识别到自然语言处理的各种任务。他们也非常灵活，能够从原始数据中自动学习相关的特性。他们可以持续做到这一点，因此，适应改变。他们也非常“贪吃”，需要大量的数据进行训练，这可能是一个问题，如果这些数据不存在的话。由于神经网络的黑箱性质，理解他们如何达到他们的预测可能会非常困难。
无监督学习
7. 聚类
聚类算法是一种无监督的机器学习算法，可以将相似的数据点分组在一起。目标是在不需要标记结果的情况下，发现数据中的内在结构。可以想象成对鹅卵石进行排序，根据它们在颜色、纹理或形状上的相似性进行分组。这些算法可以用于各种应用，包括客户分段、异常检测和模式识别。
由于聚类是无监督的，所以这些算法不需要标记的数据。它们擅长于发现模式，并通过将相似的数据分组来帮助数据压缩。然而，其有效性完全取决于你如何定义相似性。理解聚类算法背后的逻辑也可能是个挑战。
8. 异常和离群点检测
异常检测（也称为离群点检测）是一种识别数据集中的实例，其中的数据与预期或“正常”行为显著偏离的过程。这些异常可能表现为离群点、新颖性或其他不规则性。异常算法非常适合用于网络安全、金融和欺诈检测任务。
它们不需要在标记的数据上进行训练，所以即使在原始数据中，异常情况很少或未知的情况下，也可以将它们应用到原始数据上。然而，它们对阈值非常敏感，因此在假阳性和假阴性之间取得平衡可能会很棘手。它们的有效性也常常取决于你是否理解了底层数据和预期的挑战。它们可以非常强大，但是算法越复杂，理解为什么某些事物可能被标记为异常就越困难。
集成模型
9. 随机森林
随机森林（或随机决策森林）是用于分类、回归和其他任务的集成学习方法。它们通过在训练过程中构造一系列决策树来工作。随机森林还可以解决决策树过度拟合训练集的问题。
通过使用一组决策树，随机森林能够产生更准确和强大的结果，并能处理多种类型的数据。他们相对容易解释，因为你可以在每个树的层面上分析决策，但对于更复杂的决策，理解它们如何得出结果可能会很困难。由于他们需要大量的计算能力，运行随机森林也可能会很昂贵。
10. 梯度提升
梯度提升是另一种强大的集成技术，它通过顺序地结合多个弱学习器，如决策树，以迭代地提高预测准确性。这就像有一个学习者团队，每个人都在前一个人的错误上建立，最终导致更强大的集体理解。
通过结合多个树（或其他学习），梯度提升可以处理复杂的关系，准确性高且灵活。他们对离群值也非常强大，因为他们不像其他算法那样容易受到单个数据点的影响。与随机森林一样，他们运行起来可能会非常昂贵。找到算法需要的最佳参数以获取最佳结果也可能需要时间。
强化学习
11. Q学习
Q学习是一种模型无关的强化学习算法，用于学习在特定状态下的动作的价值。可以将其想象成一个代理在迷宫中导航——通过试错来找到到达中心的最快路径。这就是Q学习的本质，尽管这是一种极度简化的表述。
Q学习算法的最大好处是你不需要一个详细的环境模型，使得它非常适应。它也可以处理大的状态空间，所以它非常适合于有许多可能的状态和动作的复杂环境。这非常好，但是在尝试新的行动（探索）和最大化已知的奖励（利用）之间找到平衡并不总是容易的。它也有高计算成本，奖励需要仔细地进行缩放，以确保有效的学习。
企业解决方案中的机器学习算法
机器学习已经迅速成为推动各行各业创新和效率的强大工具。企业解决方案越来越多地使用这些算法来解决复杂的问题，简化操作，并从数据中获取有价值的洞察。考虑到我们在这篇博客中介绍的11种算法的深度和多样性，这并不奇怪。
在Elastic，我们非常清楚机器学习的力量和潜力。我们已经构建了一套解决方案，使企业可以直接使用机器学习的力量。从使用Elasticsearch和Kibana进行实时数据分析，到使用Elastic APM预测应用程序中可能出现的问题，机器学习已经成为我们机器中的关键部分。在安全方面，我们利用异常检测来识别威胁，同时使用聚类等算法来个性化搜索体验。
希望你现在可以理解机器学习算法有多么多样化和重要，甚至可能得到一两个关于你如何自己使用它们的想法。机器学习和AI的世界在未来几年只会越来越大，越来越发展，所以现在是开始参与的最佳时机！
