17、机器学习深入剖析

机器学习深入剖析

在机器学习领域，有两个基础理论——梯度下降和VC维理论，同时也有多种常用的机器学习算法。下面将为大家详细介绍这些内容。

梯度下降和VC维理论

梯度下降和VC维是机器学习中的两个基础理论。梯度下降为寻找函数的最优系数提供了一种结构化的方法。函数的假设空间可能很大，通过梯度下降，算法会尝试找到一个最小值点，在该点处成本函数（例如误差平方和）达到最低。

VC维为系统中可分类的最大点数提供了一个上限。它本质上是对函数丰富度的一种度量，并以结构化的方式评估假设的极限。一个函数或假设能够精确分类的点数被称为该假设的VC维。例如，在二维空间中，线性边界可以准确分类2个或3个点，但不能准确分类4个点，因此该二维空间的VC维为3。VC维与计算学习理论中的许多其他主题一样，既复杂又有趣。它是一个不太为人所知（也较少被讨论）的主题，但具有深远的意义，因为它试图回答学习的极限是什么的问题。

常见机器学习算法

机器学习算法有多种不同的类别。由于算法在概念层面上可能同时属于多个“类别”，因此很难明确地说某个算法只属于单一类别。以下是一些最常用且广为人知的算法：
1. 回归模型
- 线性回归 ：简单线性回归如“Total Advertising Cost = x * Print Ads”，而当模型创建过程需要多个自变量时，就属于多元线性回归，例如“Total Advertising Cost = X + Print Ads + Radio Ads + TV Ads”。
- 逻辑回归 ：是一种常用的统计回归建