轻松看懂机器学习十大常用算法（第二节）

wangerxian

轻松看懂机器学习十大常用算法（第二节） [复制链接]

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

今天的算法如下：

1.SVM

2.朴素贝叶斯

3.K最近邻算法

1. SVM

support vector machine

要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好

将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1

点到面的距离根据图中的公式计算

所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题

举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）

得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

a 求出来后，代入（a，2a）得到的就是 support vector

a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine

2. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的应用

给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative

为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词

这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类
通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率

栗子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001

3. K最近邻

k nearest neighbours

给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类

栗子：要区分猫和狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢

k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫

LitchiCheng

不错阿，有图，很直观

hellokitty_bean

跟着仙哥学Machine Learning。。。。。

了解了超平面！

Naive Bayes真是朴素呀

理解了KNN

感谢仙哥。。。。。to be continued。。。。

nian1206

标记一下，后面用到了好学习学习，非常感谢分享，好人一生平安！

wangerxian

LitchiCheng 发表于 2024-6-4 19:30 不错阿，有图，很直观

是的，这些深奥的知识，用图可以更容易说明清楚。