5、机器学习原理深度解析：算法、应用与局限

机器学习原理深度解析：算法、应用与局限

1. 机器学习算法类型

1.1 贝叶斯算法

贝叶斯算法基于概率来计算成功的可能性。例如，输入一组症状，算法会计算出由这些症状引发某种特定疾病的概率。由于多种疾病可能有相同症状，所以概率计算很重要，因为在某些情况下，较低概率的输出可能才是正确的结果。贝叶斯算法的核心思想是，在未看到形成假设的证据（即他人提出假设所使用的输入）时，绝不完全信任任何假设。只有分析证据，才能证明或反驳该假设。常见的贝叶斯算法应用之一是垃圾邮件过滤器。

1.2 类比学习系统

类比学习系统使用核机器来识别数据中的模式。通过识别一组输入的模式，并将其与已知输出的模式进行比较，从而找到问题的解决方案。其目标是利用相似性来确定最佳解决方案，即如果某个解决方案在过去的特定情况下有效，那么在类似情况下它也可能有效。推荐系统就是这类算法的典型应用，比如在亚马逊购物时，推荐系统会根据你的购买历史推荐相关产品。

1.3 常见算法分类

以下是按相似性对一些流行算法进行的分类：
| 算法类别 | 描述 | 示例算法 |
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| 人工神经网络 | 模拟生物神经网络的结构或功能，用于回归和分类问题的模式匹配 | 感知机、前馈神经网络、霍普菲尔德网络、径向基函数网络（RBFN）、自组织映射（SOM） |
| 关联规则 | 提取有助于解释数据中变量关系的规则，用于发现大型数据集中容易被忽略的有用关联 | Apriori 算法、Eclat 算法 |
| 贝叶斯 | 应用贝叶斯定理解决概率问题，用于分类和回归问题 | 朴素贝叶斯、高斯朴素贝