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基于机器学习的基础算法研究综述 机器学习是人工智能中解决现实问题的主要方法，经过百来年的发展，诞生出了大量经典的方法。以下是机器学习的基础算法综述： 一、机器学习的定义 机器学习是从获取的数据中提取、获得、解析、理解知识资讯的一连串过程，然后为了对新的，没有见过的数据进行判断以及预测。机器学习过程中通过数据准备和特征工程这两个过程，找到已知数据集中的模式，然后使用这些模式对新数据进行判断或者预测，而这个过程的核心就是机器学习算法。 二、机器学习的基础算法 2.1 线性回归（Linear Regression） 线性回归是使用权重参数来拟合出线性模型的一种方法。它可以分为一元线性回归和多元线性回归。在回归分析中，若只有一个自变量以及一个因变量，并且两个变量之间能够用直线表示，这就称为一元线性回归分析，其数学模型为y=w1x+b。同理，因变量受多个自变量影响，这时一元线性回归就不能满足条件了，需要建立多元回归模型，其数学模型为y=w1x1+w2x2+w3x3+b。 2.2 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降是一种优化算法，它是大多数机器学习算法的核心和灵魂，其作用是在梯度的负值所定义的最陡下降方向上不断的移动（迭代）从而达到最小化某些函数的作用。在机器学习过程中，可以使用梯度下降法来学习线性回归或者神经网络中每个神经元的权重，达到更新参数的目的。 2.3 逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是使用逻辑函数来估计概率，用来测量因变量与一个或几个自变量之间的关系。因此逻辑回归一般用来分析二元分类以及多元分类。逻辑回归与线性回归的区别在于，线性回归更多的是得到一种较为准确的结果，可能某个数字；而逻辑回归得到的是一种概率，基于0到1之间，是一种非常有效计算概率的机制。 2.4 决策树演算法（Decision Tree） 决策树是一个树结构（二叉树或非二叉树）。决策树每个决策点表示的是一个特征属性上的测试，而其每个分支代表的是这个特征属性在它的某个值域上的输出结果，决策树的每个叶节点都可以存放一个类别。使用决策树来进行决策的过程是从根节点开始的，然后测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值来选择所要输出的分支，直到到达最终的叶子节点，并将叶子节点存放的类别来作为决策结果输出。 2.5 支持向量机（Support Vector Machines） 支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。一般来说，支持向量机被当作是一种分类的方法，其实它可以应用于分类和回归。SVM的核心技巧是处理非线性输入空间，关于它的应用有面部检测等等。 2.6 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor） K最近邻算法（KNN）是比较成熟的算法，也是最简单的机器学习算法之一，该方法可以用于分类和回归。KNN的基本思想是：对于一个新的输入项，通过计算它与训练集中的每个样本的距离，选择K个最近邻，然后根据这K个最近邻的类别来确定该输入项的类别。 机器学习的基础算法有线性回归、梯度下降法、逻辑回归、决策树演算法、支持向量机和K最近邻算法等。这些算法都有其特点和应用场景，通过学习和掌握这些算法，可以更好地解决实际问题。