根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。

1. 監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

監(jiān)督式學(xué)習(xí)（英語：Supervised learning），是一個機器學(xué)習(xí)中的方法，可以由訓(xùn)練資料中學(xué)到或建立一個模式（函數(shù) / learning model），并依此模式推測新的實例。訓(xùn)練資料是由輸入物件（通常是向量）和預(yù)期輸出所組成。函數(shù)的輸出可以是一個連續(xù)的值（稱為回歸分析），或是預(yù)測一個分類標(biāo)簽（稱作分類）。

一個監(jiān)督式學(xué)習(xí)者的任務(wù)在觀察完一些訓(xùn)練范例（輸入和預(yù)期輸出）后，去預(yù)測這個函數(shù)對任何可能出現(xiàn)的輸入的值的輸出。要達到此目的，學(xué)習(xí)者必須以"合理"的方式從現(xiàn)有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中，則通常被稱為概念學(xué)習(xí)（concept learning）。

2. 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

3. 半監(jiān)督式學(xué)習(xí)：

在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識，部分沒有被標(biāo)識，這種學(xué)習(xí)模型可以用來進行預(yù)測，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對未標(biāo)識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎(chǔ)上再對標(biāo)識的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

4. 強化學(xué)習(xí)：

在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）

5. 算法類似性

根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說， 同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進行分類。

6. 回歸算法：

回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法。回歸算法是統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的利器。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）

7. 基于實例的算法

基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）。

8. 正則化方法

正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據(jù)算法的復(fù)雜度對算法進行調(diào)整。正則化方法通常對簡單模型予以獎勵而對復(fù)雜算法予以懲罰。常見的算法包括：Ridge Regression，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）。

9. 決策樹學(xué)習(xí)

決策樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型， 決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）

10. 貝葉斯方法

貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）。

11. 基于核的算法

基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。

12.聚類算法

聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。

13. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。

14. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法。（其中深度學(xué)習(xí)就是其中的一類算法，我們會單獨討論），重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）。

15. 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)算法是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在近期贏得了很多關(guān)注， 特別是百度也開始發(fā)力深度學(xué)習(xí)后， 更是在國內(nèi)引起了很多關(guān)注。在計算能力變得日益廉價的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學(xué)習(xí)的算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用來處理存在少量未標(biāo)識數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。

16. 降低維度算法

像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。

常見的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（Projection Pursuit）等。

17. 集成算法：

集成算法用一些相對較弱的學(xué)習(xí)模型獨立地就同樣的樣本進行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來進行整體預(yù)測。集成算法的主要難點在于究竟集成哪些獨立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來。

這是一類非常強大的算法，同時也非常流行。常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（Gradient Boosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

審核編輯：湯梓紅