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机器学习哪个算法简单？

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发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

机器学习哪个算法简单？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

随着计算能力及海量数据的飞速发展，第三次人工智能浪潮正在席卷全世界，极大地改善了人们生活的方方面面，而与之相关的“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等名词也成为了人们茶余饭后谈论的焦点。三者紧密联系又相互区别。




人工智能（Artificial Intelligence）起源于19世纪50年代，泛指让计算机具有人的智能的技术，包括进化计算、机器学习、推荐系统、模糊逻辑等研究方向。

机器学习（Machine Learning）为人工智能的一个分支，指计算机从数据中产生“模型”（model）的算法，包括传统的机器学习算法及近年来逐渐兴起的深度学习算法。传统的机器学习算法按学习算法可分为有监督学习及无监督学习。其中，有监督学习包括逻辑回归（LR）、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等算法，无监督学习包括k均值聚类及其改进算法k++聚类。

深度学习（Deep Learning）即深度神经网络，为机器学习的分支，得益于计算机硬件（GPU）及数据量（大数据）的飞速发展，已经广泛用于计算机视觉、自然语言处理、机器翻译等领域，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、seq2seq及注意力机制等。

个人认为，决策树算法为机器学习中比较简单的一种，这是因为决策树是基于树结构进行决策的，与人类在面临决策问题时采取的策略非常相似，易于理解，可以作为入门机器学习的首选算法。

回答于 2019-09-11 08:43:50

排序法简单，贝叶斯方法也简单。

回答于 2019-09-11 08:43:50

机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。

最简单和常见的就是决策树算法：

根据一些 feature（特征） 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。





回答于 2019-09-11 08:43:50

难者不会，会者不难。所以你只要学会了就都简单。这里从概念、算法分类、过程三个方面做个回答。

首先，要分的清楚概念，人工智能→机器学习→深度学习。人工智能是一个大的概念，是让机器像人一样思考甚至超越人类；而机器学习是实现人工智能的一种方法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是机器学习的一种实现方式，通过模拟人神经网络的方式来训练网络；而统计学是机器学习和神经网络的一种基础知识。

其次，机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。传统机器学习算法主要包括以下五类：

回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测

分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值

聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征

关联分析：计算出数据之间的频繁项集合

降维：原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中

最后，机器学习最大的特点是利用数据而不是指令来进行各种工作，其学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分。

综上，希望对你有用。

回答于 2019-09-11 08:43:50

机器学习算法也就是ML，Machine Learning，是目前很火的人工智能算法的一部分，除了机器学习算法以外，还有深度学习算法和传统的统计学算法。而机器学习领域最简单的算法呢，我认为可以是随机森林算法，或者是支持向量积，因为这些是比较常见的分类算法，在生产环境中使用广泛，如果是初学者建议可以从传统的统计学算法开始，比如逻辑回归或者线性回归等，进阶再接触机器学习算法，最终可以了解一下深度学习的神经网络相关算法。

希望我的回答能对您有帮助。




回答于 2019-09-11 08:43:50

模型是怎么工作的 我们会大致的介绍机器学习是怎么工作的以及如何使用这些模型。如果你学习过统计建模或者机器学习相关的课程，你会觉得有些简单。别担心，我们后面会有深入的课程 这个微课堂会让你基于以下情景建模： 你的堂弟炒房赚了数百万美元，他想找你合伙，他来提供资金，你会提供预测各种房屋价值的模型。 你问你的堂弟他过去如何预测房地产价值。他说以前只是直觉，但是他发现了一些价格模式，他正在考虑利用这些模式来对新房进行预测。 机器学习的工作方式是类似的...

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