3、机器学习算法全解析：从监督到无监督的多元世界

机器学习算法全解析：从监督到无监督的多元世界

在机器学习领域，算法的选择和应用至关重要。不同的算法适用于不同的场景和数据类型，下面将详细介绍多种常见的机器学习算法。

1. 监督学习算法

监督学习是指利用带有标签的数据进行训练，让模型学习输入数据和标签之间的关系，从而对新的数据进行预测。常见的监督学习算法有以下几种。

1.1 基于邻域的方法

• K近邻算法（KNN）
  • 原理 ：KNN是一种基于邻域的方法，它根据新数据点与已有标签数据点的距离来进行分类或回归。对于每个新的数据点，KNN会找到其k个最近的邻居（k为正整数），并让这些邻居进行投票来确定新数据点的标签。默认情况下，KNN使用欧几里得距离来衡量数据点之间的接近程度。
  • k值的选择 ：k值的选择对KNN的性能影响很大。如果k值设置得过低，模型会变得过于灵活，可能会过拟合数据；如果k值设置得过高，模型会变得过于死板，可能会欠拟合数据。
  • 优缺点 ：优点是灵活性高，能够学习复杂的非线性关系，且易于解释；缺点是当数据量和特征数量增加时，计算效率会降低，并且对k值的选择非常敏感。
  • 应用场景 ：常用于推荐系统，如Netflix的电影推荐、Spotify的音乐推荐、Facebook的好友推荐、Instagram的照片推荐、Google的搜索推荐以及Amazon的购物推荐等。