但對很多人來講，人工智能還是一個較為“高深”的技術(shù)，然而再高深的技術(shù)，也是從基礎(chǔ)原理開始的。人工智能領(lǐng)域中就流傳著10大算法，它們的原理淺顯，很早就被發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用，甚至你在中學(xué)時就學(xué)過，在生活中也都極為常見。

　　1

　　線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量(x 值)和數(shù)值結(jié)果(y 值)。然后就可以用這條線來預(yù)測未來的值! 這種算法最常用的技術(shù)是最小二乘法（Least of squares）。這個方法計算出最佳擬合線，以使得與直線上每個數(shù)據(jù)點的垂直距離最小?？偩嚯x是所有數(shù)據(jù)點的垂直距離(綠線)的平方和。其思想是通過最小化這個平方誤差或距離來擬合模型。

　　例如，簡單線性回歸，它有一個自變量(x 軸)和一個因變量(y 軸) 比如預(yù)測明年的房價漲幅、下一季度新產(chǎn)品的銷量等等。聽起來并不難，不過線性回歸算法的難點并不在于得出預(yù)測值，而在于如何更精確。為了那個可能十分細微的數(shù)字，多少工程師為之耗盡了青春和頭發(fā)。

　　2

　　邏輯回歸（LogisTIc regression）與線性回歸類似，但邏輯回歸的結(jié)果只能有兩個的值。如果說線性回歸是在預(yù)測一個開放的數(shù)值，那邏輯回歸更像是做一道是或不是的判斷題。 邏輯函數(shù)中Y值的范圍從 0 到 1.是一個概率值。邏輯函數(shù)通常呈S 型，曲線把圖表分成兩塊區(qū)域，因此適合用于分類任務(wù)。

　　比如上面的邏輯回歸曲線圖，顯示了通過考試的概率與學(xué)習(xí)時間的關(guān)系，可以用來預(yù)測是否可以通過考試。 邏輯回歸經(jīng)常被電商或者外賣平臺用來預(yù)測用戶對品類的購買偏好。

　　3

　　如果說線性和邏輯回歸都是把任務(wù)在一個回合內(nèi)結(jié)束，那么決策樹（Decision Trees）就是一個多步走的動作，它同樣用于回歸和分類任務(wù)中，不過場景通常更復(fù)雜且具體。 舉個簡單例子，老師面對一個班級的學(xué)生，哪些是好學(xué)生?如果簡單判斷考試90分就算好學(xué)生好像太粗暴了，不能唯分數(shù)論。那面對成績不到90分的學(xué)生，我們可以從作業(yè)、出勤、提問等幾個方面分開討論。

　　以上就是一個決策樹的圖例，其中每一個有分叉的圈稱為節(jié)點。在每個節(jié)點上，我們根據(jù)可用的特征詢問有關(guān)數(shù)據(jù)的問題。左右分支代表可能的答案。最終節(jié)點(即葉節(jié)點)對應(yīng)于一個預(yù)測值。   每個特征的重要性是通過自頂向下方法確定的。節(jié)點越高，其屬性就越重要。比如在上面例子中的老師就認為出勤率比做作業(yè)重要，所以出勤率的節(jié)點就更高，當(dāng)然分數(shù)的節(jié)點更高。

　　4

　　樸素貝葉斯（Naive Bayes)是基于貝葉斯定理，即兩個條件關(guān)系之間。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出 x 的值。這個算法用于分類問題，得到一個二進制“是 / 非”的結(jié)果。看看下面的方程式。

　　樸素貝葉斯分類器是一種流行的統(tǒng)計技術(shù)，經(jīng)典應(yīng)用是過濾垃圾郵件。 當(dāng)然，學(xué)堂君賭一頓火鍋，80%的人沒看懂上面這段話。(80%這個數(shù)字是學(xué)堂君猜的，但經(jīng)驗直覺就是一種貝葉斯式的計算。) 用非術(shù)語解釋貝葉斯定理，就是通過A條件下發(fā)生B的概率，去得出B條件下發(fā)生A的概率。比如說，小貓喜歡你，有a%可能性在你面前翻肚皮，請問小貓在你面前翻肚皮，有多少概率喜歡你? 當(dāng)然，這樣做題，等于抓瞎，所以我們還需要引入其他數(shù)據(jù)，比如小貓喜歡你，有b%可能和你貼貼，有c%概率發(fā)出呼嚕聲。所以我們?nèi)绾沃佬∝堄卸啻蟾怕氏矚g自己呢，通過貝葉斯定理就可以從翻肚皮，貼貼和呼嚕的概率中計算出來。

　　5

　　支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種用于分類問題的監(jiān)督算法。支持向量機試圖在數(shù)據(jù)點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數(shù)據(jù)項繪制為 n 維空間中的點，其中，n 是輸入特征的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，支持向量機找到一個最優(yōu)邊界，稱為超平面(Hyperplane)，它通過類標(biāo)簽將可能的輸出進行最佳分離。 超平面與最近的類點之間的距離稱為邊距。最優(yōu)超平面具有最大的邊界，可以對點進行分類，從而使最近的數(shù)據(jù)點與這兩個類之間的距離最大化。

　　所以支持向量機想要解決的問題也就是如何把一堆數(shù)據(jù)做出區(qū)隔，它的主要應(yīng)用場景有字符識別、面部識別、文本分類等各種識別。

　　6

　　K- 最近鄰算法(K-Nearest Neighbors，KNN)非常簡單。KNN 通過在整個訓(xùn)練集中搜索 K 個最相似的實例，即 K 個鄰居，并為所有這些 K 個實例分配一個公共輸出變量，來對對象進行分類。   K 的選擇很關(guān)鍵：較小的值可能會得到大量的噪聲和不準(zhǔn)確的結(jié)果，而較大的值是不可行的。它最常用于分類，但也適用于回歸問題。   用于評估實例之間相似性的距離可以是歐幾里得距離(Euclidean distance)、曼哈頓距離(Manhattan distance)或明氏距離(Minkowski distance)。歐幾里得距離是兩點之間的普通直線距離。它實際上是點坐標(biāo)之差平方和的平方根。

　　KNN分類示例   KNN理論簡單，容易實現(xiàn)，可用于文本分類、模式識別、聚類分析等。

　　7

　　K- 均值(K-means)是通過對數(shù)據(jù)集進行分類來聚類的。例如，這個算法可用于根據(jù)購買歷史將用戶分組。它在數(shù)據(jù)集中找到 K 個聚類。K- 均值用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此，我們只需使用訓(xùn)練數(shù)據(jù) X，以及我們想要識別的聚類數(shù)量 K。   該算法根據(jù)每個數(shù)據(jù)點的特征，將每個數(shù)據(jù)點迭代地分配給 K 個組中的一個組。它為每個 K- 聚類(稱為質(zhì)心)選擇 K 個點?；谙嗨贫?，將新的數(shù)據(jù)點添加到具有最近質(zhì)心的聚類中。這個過程一直持續(xù)到質(zhì)心停止變化為止。

　　生活中，K- 均值在欺詐檢測中扮演了重要角色，在汽車、醫(yī)療保險和保險欺詐檢測領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。

　　8

　　隨機森林(Random Forest)是一種非常流行的集成機器學(xué)習(xí)算法。這個算法的基本思想是，許多人的意見要比個人的意見更準(zhǔn)確。在隨機森林中，我們使用決策樹集成(參見決策樹)。

　　(a)在訓(xùn)練過程中，每個決策樹都是基于訓(xùn)練集的引導(dǎo)樣本來構(gòu)建的。   (b)在分類過程中，輸入實例的決定是根據(jù)多數(shù)投票做出的。   隨機森林擁有廣泛的應(yīng)用前景，從市場營銷到醫(yī)療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，統(tǒng)計客戶來源、保留及流失，也可以用來預(yù)測疾病的風(fēng)險和病患者的易感性。

　　9

　　由于我們今天能夠捕獲的數(shù)據(jù)量之大，機器學(xué)習(xí)問題變得更加復(fù)雜。這就意味著訓(xùn)練極其緩慢，而且很難找到一個好的解決方案。這一問題，通常被稱為“維數(shù)災(zāi)難”(Curse of dimensionality)。   降維(Dimensionality reducTIon)試圖在不丟失最重要信息的情況下，通過將特定的特征組合成更高層次的特征來解決這個問題。主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是最流行的降維技術(shù)。   主成分分析通過將數(shù)據(jù)集壓縮到低維線或超平面 / 子空間來降低數(shù)據(jù)集的維數(shù)。這盡可能地保留了原始數(shù)據(jù)的顯著特征。

　　可以通過將所有數(shù)據(jù)點近似到一條直線來實現(xiàn)降維的示例。

　　10

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArTIficial Neural Networks，ANN)可以處理大型復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一組帶有權(quán)值的邊和節(jié)點組成的相互連接的層，稱為神經(jīng)元。在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個隱藏層。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了兩個隱藏層。除此之外，還需要處理深度學(xué)習(xí)。   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理與大腦的結(jié)構(gòu)類似。一組神經(jīng)元被賦予一個隨機權(quán)重，以確定神經(jīng)元如何處理輸入數(shù)據(jù)。通過對輸入數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練階段，系統(tǒng)可以訪問正確的答案。   如果網(wǎng)絡(luò)不能準(zhǔn)確識別輸入，系統(tǒng)就會調(diào)整權(quán)重。經(jīng)過充分的訓(xùn)練后，它將始終如一地識別出正確的模式。

　　每個圓形節(jié)點表示一個人工神經(jīng)元，箭頭表示從一個人工神經(jīng)元的輸出到另一個人工神經(jīng)元的輸入的連接。   圖像識別，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個著名應(yīng)用。   現(xiàn)在，你已經(jīng)了解了最流行的人工智能算法的基礎(chǔ)介紹，并且，對它們的實際應(yīng)用也有了一定認識。