6PageRank算法
是google的页面排序算法,是基于从许多优质的网页链接过来的网页,必定还是优质网页的回归关系,来判定所有网页的重要性。(也就是说,一个人有着越多牛X朋友的人,他是牛X的概率就越大。)
优点:
完全独立于查询,只依赖于网页链接结构,可以离线计算。
缺点:
1)PageRank算法忽略了网页搜索的时效性。
2)旧网页排序很高,存在时间长,积累了大量的in-links,拥有最新资讯的新网页排名却很低,因为它们几乎没有in-links。
7AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器。
整个过程如下所示:
1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器;
2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器;
3. 将和都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本,通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器;
4. 如此反复,最终得到经过提升的强分类器。
目前AdaBoost算法广泛的应用于人脸检测、目标识别等领域。
8Apriori算法
Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法,用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系,其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
Apriori算法分为两个阶段:
1)寻找频繁项集
2)由频繁项集找关联规则
算法缺点:
1) 在每一步产生侯选项目集时循环产生的组合过多,没有排除不应该参与组合的元素;
2) 每次计算项集的支持度时,都对数据库中的全部记录进行了一遍扫描比较,需要很大的I/O负载。
9SVM支持向量机
支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是(以二维数据为例):如果训练数据分布在二维平面上的点,它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是,通过训练,找到这些分类之间的边界(直线的――称为线性划分,曲线的――称为非线性划分)。对于多维数据(如N维),可以将它们视为N维空间中的点,而分类边界就是N维空间中的面,称为超面(超面比N维空间少一维)。线性分类器使用超平面类型的边界,非线性分类器使用超曲面。
支持向量机的原理是将低维空间的点映射到高维空间,使它们成为线性可分,再使用线性划分的原理来判断分类边界。在高维空间中是一种线性划分,而在原有的数据空间中,是一种非线性划分。
SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
10CART分类与回归树
是一种决策树分类方法,采用基于最小距离的基尼指数估计函数,用来决定由该子数
据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的,称为分类树;如果目标变量是连续的,称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
优点
1)非常灵活,可以允许有部分错分成本,还可指定先验概率分布,可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。
2)在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健。
承接上篇:你不得不知道的机器学习十大算法(一)