本文轉自：QuantML

當我們談論機器學習時，線性回歸、決策樹和神經網絡這些常見的算法往往占據了主導地位。然而，除了這些眾所周知的模型之外，還存在一些鮮為人知但功能強大的算法，它們能夠以驚人的效率解決獨特的挑戰。在本文中，我們將探索一些最被低估但極具實用價值的機器學習算法，這些算法絕對值得你將其納入工具箱。

1. 變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）

變分自編碼器（VAE）是一種生成深度學習模型，旨在學習輸入數據的潛在表示，并生成與訓練數據相似的新數據樣本。與標準自編碼器不同，VAEs引入了隨機性，通過學習一個概率潛在空間，其中編碼器輸出均值（μ）和方差（σ）而不是固定表示。

在訓練過程中，從這些分布中隨機抽取潛在向量，通過解碼器生成多樣化的輸出。這使得VAEs在圖像生成、數據增強、異常檢測和潛在空間探索等任務中非常有效。

2. 隔離森林（Isolation Forest, iForest）

隔離森林是一種基于樹的異常檢測算法，它比傳統的聚類或基于密度的方法（如DBSCAN或單類SVM）更快地隔離異常值。它不是對正常數據進行建模，而是基于一個點在隨機分割的空間中突出程度來主動隔離異常值。

該算法適用于高維數據，并且不需要標記數據，使其適用于無監督學習。

示例代碼：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成數據（正常數據）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些異常值（異常點）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常數據和異常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔離森林異常檢測")
plt.show()

隔離森林異常檢測

應用場景：

• 識別信用卡欺詐交易。
• 檢測網絡入侵或惡意軟件活動。
• 在質量控制中識別缺陷產品。
• 在健康數據中檢測罕見疾病或異常情況。
• 標記異常股票市場活動以檢測內幕交易。

3. Tsetlin機器（Tsetlin Machine, TM）

Tsetlin機器（TM）算法由Granmo在2018年首次提出，基于Tsetlin自動機（TA）。與傳統模型不同，它利用命題邏輯來檢測復雜的模式，通過獎勵和懲罰機制進行學習，從而改進其決策過程。

Tsetlin機器的一個關鍵優勢是其低內存占用和高學習速度，使其在提供具有競爭力的預測性能的同時，效率極高。此外，它們的簡單性使其能夠無縫地實現在低功耗硬件上，使其成為節能AI應用的理想選擇。

主要特點：

• 計算需求顯著低于深度學習模型。
• 易于解釋，因為它生成的是人類可讀的規則，而不是復雜的方程式。
• 最適合構建小型AI系統。

有關此算法的詳細信息，請訪問其GitHub存儲庫并查閱相關研究論文。

4. Random Kitchen Sinks, RKS

像支持向量機（SVM）和高斯過程這樣的核方法功能強大，但由于昂貴的核計算，它們在處理大型數據集時面臨挑戰。隨機廚房水槽（RKS）是一種巧妙的方法，它有效地近似核函數，使這些方法具有可擴展性。

RKS不是顯式地計算核函數（這在計算上可能非常昂貴），而是使用隨機傅里葉特征將數據投影到更高維度的特征空間。這允許模型在不進行大量計算的情況下近似非線性決策邊界。

示例代碼：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成數據（正常數據）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些異常值（異常點）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常數據和異常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔離森林異常檢測")
plt.show()

數據通過隨機廚房水槽（RKS）轉換

應用場景：

• 加速大型數據集上的SVM和核回歸。
• 有效地近似RBF（徑向基函數）核以實現可擴展的學習。
• 減少非線性模型的內存和計算成本。

5. 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）

貝葉斯優化是一種順序的、概率性的方法，用于優化昂貴的函數，例如深度學習或機器學習模型中的超參數調整。

與盲目地測試不同的參數值（如網格搜索或隨機搜索）不同，貝葉斯優化使用概率模型（如高斯過程）對目標函數進行建模，并智能地選擇最有希望的參數值。

應用場景：

• 超參數調整：比網格搜索/隨機搜索更高效。
• A/B測試：無需浪費資源即可找到最佳變體。
• 自動化機器學習（AutoML）：為Google的AutoML等工具提供支持。

示例代碼：

importnumpyasnp
frombayes_optimportBayesianOptimization

# 定義目標函數（例如，優化 x^2 * sin(x)）
defobjective_function(x):
return-(x**2* np.sin(x))

# 定義參數邊界
param_bounds = {'x': (-5,5)}

# 初始化貝葉斯優化器
optimizer = BayesianOptimization(
f=objective_function,
pbounds=param_bounds,
random_state=42
)

# 運行優化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 找到的最佳參數
print("最佳參數:", optimizer.max)

輸出示例：

最佳參數: {'target': -23.97290882,'params': {'x': 4.9999284238296606}}

6. 霍普菲爾德網絡（Hopfield Networks）

霍普菲爾德網絡是一種遞歸神經網絡（RNN），它通過在內存中存儲二進制模式，專門從事模式識別和錯誤校正。當給定一個新輸入時，它會識別并檢索最接近的存儲模式，即使輸入不完整或有噪聲。這種能力稱為自聯想，使網絡能夠從部分或損壞的輸入中重建完整模式。例如，如果對圖像進行訓練，它可以識別并恢復它們，即使某些部分缺失或扭曲。

應用場景：

• 記憶回憶系統：它有助于恢復損壞的圖像或填補缺失的數據。
• 錯誤校正：用于電信中糾正傳輸錯誤。
• 神經科學模擬：模擬人類記憶過程。

7. 自組織映射（Self-Organizing Maps, SOMs）

自組織映射（SoM）是一種神經網絡，它使用無監督學習在低維（通常是2D）網格中組織和可視化高維數據。與依賴誤差校正（如反向傳播）的傳統神經網絡不同，SoMs使用競爭學習——神經元競爭以表示輸入模式。

SOMs的一個關鍵特性是它們的鄰域函數，它有助于保持數據中原始的結構和關系。這使得它們特別適用于聚類、模式識別和數據探索。

應用場景：

• 市場細分：識別不同的客戶群體。
• 醫學診斷：對患者癥狀進行聚類以檢測疾病。
• 異常檢測：檢測制造中的欺詐或缺陷。

8. 場感知因子分解機（Field-Aware Factorization Machines, FFMs）

場感知因子分解機（FFMs）是因子分解機（FMs）的一種擴展，專門設計用于高維、稀疏數據——通常出現在推薦系統和在線廣告（CTR預測）中。

在標準的因子分解機（FMs）中，每個特征都有一個單一的潛在向量用于與所有其他特征進行交互。在FFMs中，每個特征有多個潛在向量，每個字段（特征組）一個。這種場感知性使FFMs能夠更好地對不同特征組之間的交互進行建模。

應用場景：

• 推薦系統：被Netflix、YouTube和亞馬遜使用。
• 廣告：預測用戶可能點擊哪些廣告。
• 電子商務：根據用戶行為改進產品推薦。

9. 條件隨機場（Conditional Random Fields, CRFs）

條件隨機場（CRFs）是一種用于結構化預測的概率模型。與傳統的分類器不同，CRFs會考慮上下文，這使得它們適用于序列數據。

應用場景：

• 命名實體識別（NER）：識別文本中的實體。
• 圖像標注：為圖像中的對象分配標簽。
• 語音識別：將音頻信號轉換為文本。

10. 極限學習機（Extreme Learning Machines, ELMs）

極限學習機（ELMs）是一種前饋神經網絡，它通過隨機初始化隱藏層權重并僅學習輸出權重來訓練得極快。與傳統的神經網絡不同，ELMs不使用反向傳播，這使得它們在訓練速度上顯著更快。

應用場景：

• 需要快速訓練速度時（與深度學習相比）。
• 對于大型數據集的分類和回歸任務。
• 當淺層模型（單隱藏層）足夠時。
• 當不需要對隱藏層權重進行微調時。