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这是知乎上一个问题：k隔邻、贝叶斯、方案树、svm、逻辑斯蒂回顾和最大熵模子、隐马尔科夫、条目赶紧场、adaboost、em 这些在一般职责均分别用到的频率多大?一般用途是什么?需要可贵什么?吉祥体育官方入口

这个问题有1.3万良善，50个回话，我知乎账号解封还有几个小时，先写在公众号上，正值前边写过两个问题，好多想路都是一致的，今天当个缝合怪，这个系列就完整了。

引入

时代来到了2021年，神经收罗从没东谈主商量，到当前还是运转独领风流，各个规模，各个场景，NN都变得不行或缺。

咱们把这一些算法分分类，大体不错分为有监督和无监督。大部分回话亦然皆集在有监督的选型上，无监督确乎在实验职责应用中，因为各式问题莫得像有监督那样好施展拳脚。

咱们抛开他们复杂的外套，抽丝剥茧，找到他们应用的要津相反吧。莫得最牛的算法，惟一最合适的场景。

我如故出那谈最经典的题目吧。

林必立第2023066期大乐透奖号定位分析：

和值分析：上期开出和值84,和值振幅为4个点位，本期预计和值再次上升，出现在90-100区段。

题目：请使用一个逻辑回顾的模子，建模一个躯壳分类器，躯壳分偏胖和偏瘦两种，输入的特征有身高和体重。

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数据集大略长这样：

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咱们从逻辑回顾运转讲起，趁机引入一个链接全文相配要津的主见，非线性。

LR

逻辑回顾解决的设施等于我拍两个统共加权，使用 sigmoid(ax+by+c)就惩处了。LR建模的流程，等于学习到a b c 三个参数的流程。

LR在早期工业界，有着举足轻重的地位，你可能听说过凤巢上亿特征解决个性化告白的传闻。

那大略是LR这辈子的高光时刻吧。他等于搞了上亿个这样的参数，然后算了个加权乞降，通过sigmoid转动为概率。看起来这个模子，有几许东谈主力，就有几许智能，相配接近东谈主工智能的实质了，我只消能把特征搞出来，权重算出来，那问题不就治丝益棼了吗?

事实上，咱们很难单纯地从身高和体重方案出一个东谈主的躯壳，你说姚明体重280斤，他的确一定就胖吗??别忘了他身高有226公分的。

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这组数据可能超出了你的默契，只看数据不看相片，一下子不好说他是胖如故瘦。(其实挺胖的哈哈)

一次备战欧洲杯中，法国球星姆巴佩突然伤膝盖，引发担忧。不过，据医生透露，伤势并严重，开始恢复。

嗯，这个你看到那组数据，不好一下子说出来的嗅觉，等于机器学习内部相配要津的主见，“非线性”。

这个问题不是那么好“线性“解决的，线性解决的道理等于我拍两个统共加权在原始特征x和y上，使用 sigmoid(ax+by+c)就惩处了。

解决的设施有两个：

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1.升级模子，把线性的逻辑回顾加上kernel来加多非线性的才略。咱们使用这个模子 sigmoid(ax+by+kx*y^(-2)+c)，这个模子通过多项式核设施的升级，解决了低维空间线性模子不太好解决的问题。

2.特征工程，掏出体检呈报上的BMI指数，BMI=体重/(身高^2)。这样，通过BMI指数，就能相配彰着地匡助咱们，描写一个东谈主躯壳怎样。致使，你不错罢休原始的体重和身高数据。

访佛的问题还有朴素贝叶斯和SVM。

贝叶斯

宇宙斗殴朴素贝叶斯测度都是从文分内类的任务运转的。教科书上非相通讲的垃圾邮件分类例子。

朴素贝叶斯动作经典的统计机器学习设施，根正苗红的贝叶斯道理的应用，是最最直不雅，最最朴素和最最快的算法。

如故用我上头讲的例子，朴素贝叶斯解决这个问题奈何作念的呢?

我只需要算一个这样的贝叶斯公式就好了

p(类别|特征) = p(特征|类别)*p(类别)/p(特征)

特征等于身高、体重，类别等于躯壳。

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临了三项，对应着用身高体重躯壳的等维度的统计概率，都是不错在数据皆集统计出来的，贝叶斯模子谨慎的流程，等于算这些各式情势概率抒发式的流程。这样，我就把展望酿成了查表连乘的流程，查表是筹划机中最快的操作，意味着他亦然推断最快的模子。

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朴素贝叶斯假定各特征之间的条目寂寞性，即

纷争

p(身高、体重|躯壳) = p(身高|躯壳)*p(体重|躯壳)

也由于他的过度简化，导致它确切只在特定场景应用了，比如极端苟简的文分内类就相比相宜朴素贝叶斯。

SVM

支援向量机亦然线性的模子。

SVM应该是学术界相配可爱的模子，他有着分类器最好意思好的愿望，在特征空间里画一个平面，把样本点分离开，这个模子算是把可视化角度可说明性拉满了。

经常事与愿违，好多并不是线性可分的，你没主见苟简的画一个超平面。你需要画一个很盘曲的东西，材干把他们分好。

回到刚才的躯壳分类器的例子上，如果你莫得BMI指数，和有BMI指数，SVM的超平面截然有异。

有BMI指数的话，我在一维度坐标轴上画一个点就能解决。

若是莫得BMI指数的话。你也只可像LR那样，通过核设施来解决了。在花式一咱们使用了核设施给这些模子升维，花式二使用了特征设施。

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要知漫谈下莫得免费的午餐，在你使用核设施升维的时候，实验很难致密无比出恰好是x*y^(-2)这样的多项式抒发，你详情是一股脑地把x*y，x^2*y, x*y^2 这些项都扔进去了。

方案树

这样暴力的操作，有两个问题，一是共线性，二是噪声。

第一、共线性的道理是几个项抒发的含义是趋同的，保握了很强的线性干系，关于逻辑回顾是致命的问题，因为他带来了权重的不富厚，要知谈逻辑回顾权重然则默示了特征进犯性的。还会碎裂朴素贝叶斯的基本假定。这些都是有反作用的。

(若是你对这段话，不好判辨的话，仔细学习下逻辑回顾模子和共线性的表面，此处不只独伸开)

第二、噪声让你的分类器学习到了一些不好的东西，对你的方案莫得产生泛化的孝顺，反而带跑偏你的模子，学习到了一些不是常识的边边角角。

而有一些模子，他们自然不错解决这些问题。

典型的就像方案树和神经收罗。

方案树的优点

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1.自然的鲁棒性，能自动从很是点，缺失值学到信息。不需要归一化。径直上手一把梭哈。

2.树不错半自动化地完成一些特征非线性抒发的职责，何况基于筹划切分+采样等抗过拟合技术，能相比好的挖掘数据的非线性。

3.树的可说明性很好，能坐褥特征进犯性，匡助你判辨数据，改善特征工程。一个经典的套路是想考topN特征背后的逻辑，并围绕他们进行特征工程。

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NN模子也有一些自然的优点：

1.全自动化的特征工程和空前绝后的非线性抒发才略，在数据表征范式救助，语义含义救助的蕃昌数据上(典型文本图像)上，NN一个打十个。另外，典型的像ID序列这种，东谈主很难作念出花来。也等于Bag of words或者借用embedding抒发一下，还有一半是NN的功劳。

2.NN模子容量极大，在数据量的加握上，放大了1的上风。

但是看起来树模子的优点在其他模子也有，他们跟SVM和LR这些模子比又有啥区别呢?

1.第一，这些模子获得非线性的花式太悍戾了，有种大炮打蚊子的嗅觉。依靠kernel强行把VC维提升，带来的噪声极端多，有效信息很少。第二，kernal是有先验的，很容易被东谈主设的参数带跑偏。这在实验业务数据中乱骂常致命的。

2.表面上LR+齐全的特征工程不错很强，但是太难了，又不是东谈主东谈主都是特征工程人人。早期凤巢亿级特征跑LR恶果极端好逐渐成为传闻。

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给你们统共这个词表吧

 吉祥体育官方入口 上风 颓势 LR等

速率极快，可说明性多数很高。

无非线性，依赖kernel，

东谈主工特征工程。

方案树 1.鲁棒，很是点，缺失值都是不错学习的信息 2.适中的非线性才略，在一定鸿沟内是上风3.可说明性很好，不错帮你优化特征工程 1.非线性抒发才略有限，很难在文本图像上有效。 2.数据量带来的旯旮增益不大，容易涉及天花板。 NN 1.全自动化的特征工程 2.模子容量大，不错欺骗数据量的上风 1.很是值明锐，依赖手动处理 2.不行说明，纠正迭代的步息争肆意的旅途太远。3.过强的非线性中隐含过拟合和杂音。   横向对比

我把之前用过的图再纠正一下。

这个图抒发道理是，y轴是东谈主的默契可解进度，对应着等于特征工程的难度和可行性。x轴是数据的非线性。

相通簸弄的东谈主工智能，等于有几许东谈主工，就有几许智能，等于线性模子因东谈主工特征工程阐扬的空间。跟着数据非线性的提升，特征工程难度的增大，LR线性模子的用武之地就越来越小。反而逐渐方案树，神经收罗等非线性模子运转大展本领。

回到问题，这些模子使用的频率，大略也和各自的图中面积差未几一致了。神经收罗在工业界，还是占据了半边天，方案树占据了剩下的绝大部分，还有极少点场景，因为特地性，仍旧用着LR等模子。