4、机器学习与知识发现：算法、挑战与应用

机器学习与知识发现：算法、挑战与应用

机器学习算法概述

在机器学习领域，有多种重要的算法，它们各有特点和应用场景。

AdaBoost算法

AdaBoost算法是一种自适应的算法，它通过多次迭代来生成一个与真实分类器高度相关的强学习器。其迭代过程是不断添加与真实分类器有轻微相关性的弱学习器。在适应过程中，权重向量会自我调整，以改善前几轮的错误分类情况。最终得到的分类器比弱学习器的分类器具有更高的准确性。此外，AdaBoost算法速度快、易于实现，并且可以与任何分类器结合使用，具有很强的灵活性。

以下是AdaBoost算法的部分代码：

bt = -ÎÎæèçöø÷121ln  // calculate the weight of ht
titi = -×××1(())b  // Update the distribution,
// Zt is the normalization factor
END
Output:
H x = sign(h x)ttT( )( ) = åb1  // Strong classifier

k - 最近邻（k - NN）算法

k - 最近邻（k - NN）分类方法是在训练集中找出与测试对象最接近的k个对象，并根据这个邻域中最主要的类别为测试对象分配标签。该方法有三个基本要素：
- 一个现有的带标签对象集合；
- 用于估计对象之间距离的距离度量；
- 最近邻的数量k。

算法步骤如下：
- 输入 ：训练对象 (x, y) Î I