常用机器学习算法优缺点及其应用领域

机器学习算法概述与应用领域 机器学习算法是人工智能领域中的一种重要技术，旨在通过机器自动学习和改进其性能。常见的机器学习算法包括决策树、KNN、支持向量机（SVM）、AdaBoost、朴素贝叶斯、Logistic 回归和人工神经网络等。每种算法都有其优缺点和应用领域。 决策树算法优点包括易于理解和解释、可以同时处理标称型和数值型数据、测试数据集时，运行速度比较快、可以很好的扩展到大型数据库中。缺点包括对缺失数据处理比较困难、容易出现过拟合问题、忽略数据集中属性的相互关联、ID3 算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。改进措施包括对决策树进行剪枝、使用基于决策树的 combination 算法，如 bagging 算法、randomforest 算法。应用领域包括企业管理实践、企业投资决策。 KNN 算法优点包括是一种在线技术、新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练、KNN 理论简单、容易实现。缺点包括对于样本容量大的数据集计算量比较大、样本不平衡时、预测偏差比较大、KNN 每一次分类都会重新进行一次全局运算、k 值大小的选择。应用领域包括文本分类、模式识别、聚类分析、多分类领域。 支持向量机（SVM）优点包括解决小样本下机器学习问题、解决非线性问题、无局部极小值问题、可以很好的处理高维数据集、泛化能力比较强。缺点包括对于核函数的高维映射解释力不强、对缺失数据敏感。应用领域包括文本分类、图像识别、主要二分类领域。 AdaBoost 算法优点包括很好的利用了弱分类器进行级联、可以将不同的分类算法作为弱分类器、AdaBoost 具有很高的精度、相对于 bagging 算法和 Random Forest 算法，AdaBoost 充分考虑的每个分类器的权重。缺点包括AdaBoost 迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定、数据不平衡导致分类精度下降、训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点。应用领域包括模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景。 朴素贝叶斯算法优点包括对大数量训练和查询时具有较高的速度、支持增量式运算、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。缺点包括由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。应用领域包括欺诈检测中使用较多、一封电子邮件是否是垃圾邮件、一篇文章应该分到科技、政治，还是体育类、一段文字表达的是积极的情绪还是消极的情绪？、人脸识别。 Logistic 回归算法优点包括计算代价不高、易于理解和实现。缺点包括容易产生欠拟合、分类精度不高。应用领域包括用于二分类领域，可以得出概率值，适用于根据分类概率排名的领域，如搜索排名等。Logistic 回归的扩展 softmax 可以应用于多分类领域，如手写字识别等。 人工神经网络优点包括分类准确度高、学习能力极强、对噪声数据鲁棒性和容错性较强、有联想能力、能逼近任意非线性关系。缺点包括神经网络参数较多、权值和阈值、黑盒过程、不能观察中间结果、学习过程比较长，有可能陷入局部极小值。应用领域包括目前深度神经网络已经应用与计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域并取得很好的效果。