机器学习模型方法总结

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机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现很好。

按任务类型分，机器学习模型可以分为回归模型、分类模型和结构化学习模型。回归模型又叫预测模型，输出是一个不能枚举的数值；分类模型又分为二分类模型和多分类模型，常见的二分类问题有垃圾邮件过滤，常见的多分类问题有文档自动归类；结构化学习模型的输出不再是一个固定长度的值，如图片语义分析，输出是图片的文字描述。

从方法的角度分，可以分为线性模型和非线性模型，线性模型较为简单，但作用不可忽视，线性模型是非线性模型的基础，很多非线性模型都是在线性模型的基础上变换而来的。非线性模型又可以分为传统机器学习模型，如SVM，KNN，决策树等，和深度学习模型。

按照学习理论分，机器学习模型可以分为有监督学习，半监督学习，无监督学习，迁移学习和强化学习。当训练样本带有标签时是有监督学习；训练样本部分有标签，部分无标签时是半监督学习；训练样本全部无标签时是无监督学习。迁移学习就是就是把已经训练好的模型参数迁移到新的模型上以帮助新模型训练。强化学习是一个学习最优策略，可以让本体在特定环境中，根据当前状态，做出行动，从而获得最大回报。强化学习和有监督学习最大的不同是，每次的决定没有对与错，而是希望获得最多的累计奖励。

对于机器学习模型方法的总结，涉及以下：
线性回归
Logistic
决策树
随机森林
提升方法（ GBDT ，XGBoost）
提升方法（主要是 AdaBoost）
SVM
朴素贝叶斯
K近邻法
人工神经网络（深度学习）
EM
kmean聚类
降维算法（PCA ，因子分析）

Lily_T

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