16、机器学习算法全解析：从分类到强化学习

机器学习算法全解析：从分类到强化学习

1. 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法对于大数据集非常有用，在文本数据分析等特定领域的分类任务中表现出色。它的主要步骤包括按类别汇总数据、使用高斯概率密度函数以及计算类别概率。该算法会为每个类别预测概率，概率最高的类别被视为最可能的类别，这就是最大后验概率（MAP）。其公式为：
[MAP(H) = \max(P(H|E)) = \max(\frac{P(E|H) \cdot P(H)}{P(E)}) = \max(P(E|H) \cdot P(H))]
其中，(P(E)) 是证据概率，用于归一化结果。朴素贝叶斯分类器的主要优点是训练计算时间短。

朴素贝叶斯算法有以下几种类型：
- 高斯朴素贝叶斯 ：处理连续值数据最为简单，通过数据集计算均值和标准差。
- 多项式朴素贝叶斯 ：适用于分类任务，特别是离散值数据，是文本分类中的标准经典算法，文本分类中的每个事件代表文档中单词的频率。
- 伯努利朴素贝叶斯 ：用于类似多元伯努利分布的数据，主要用于二值分类。

2. 其他分类算法

• K近邻算法 ：这是一种有监督的分类算法，利用一组标记点学习模式，通过这些模式预测与标记点最接近的新点。测试阶段比训练阶段更慢且成本更高。
• 支持向量机（SVM） ：同样是有监督的分类算法，用于计算两个观测值之间的距离。该算法找到决策边界，使不同类别最接近成员之间的距离最大化，通过回归