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弱人工智慧近幾年取得了重大突破，悄然間，已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧型手機為例，看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。 下圖是一部典型的智慧型手機上安裝的一些常見應用程式，可能很多人都猜不到，人工智慧技術已經是手機上很多應用程式的核心驅動力。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖1 智慧型手機上的相關應用 　　傳統的機器學習算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。這篇文章將對常用算法做常識性的介紹，沒有代碼，也沒有複雜的理論推導，就是圖解一下，知道這些算法是什麼，它們是怎麼應用的。 決策樹 　　根據一些 feature（特徵） 進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分為兩類，再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習出來的，再投入新數據的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將數據劃分到合適的葉子上。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　圖2 決策樹原理示意圖 隨機森林 　　在源數據中隨機選取數據，組成幾個子集： ... 　　　　　　圖3-1 隨機森林原理示意圖 　　S矩陣是源數據，有1-N條數據，A、B、C 是feature，最後一列C是類別： ... 　　由S隨機生成M個子矩陣： ... 　　這M個子集得到 M 個決策樹：將新數據投入到這M個樹中，得到M個分類結果，計數看預測成哪一類的數目最多，就將此類別作為最後的預測結果。 ... 　　　　　　　　　　　　　　圖3-2 隨機森林效果展示圖 邏輯回歸 　　當預測目標是機率這樣的，值域需要滿足大於等於0，小於等於1的，這個時候單純的線性模型是做不到的，因為在定義域不在某個範圍之內時，值域也超出了規定區間。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖4-1 線性模型圖 　　所以此時需要這樣的形狀的模型會比較好： ... 　　　　　　　　圖4-2 改進的線性模型圖 　　那麼怎麼得到這樣的模型呢？ 　　這個模型需要滿足兩個條件 「大於等於0」，「小於等於1」 。大於等於0 的模型可以選擇絕對值，平方值，這裡用指數函數，一定大於0；小於等於1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小於1的了。 ... 　　　　　　　　　　　　　　圖4-3 步驟流程圖 　　再做一下變形，就得到了 logistic regressions 模型： ... 　　　　　　　　　　　　圖4-4 logistic regressions 模型流程圖 　　通過源數據計算可以得到相應的係數了： ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖4-5 係數計算圖 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖4-6 LR模型曲線圖 支持向量機 　　要將兩類分開，想要得到一個超平面，最優的超平面是到兩類的 margin 達到最大，margin就是超平面與離它最近一點的距離，如下圖，Z2>Z1，所以綠色的超平面比較好。 ... 　　　　　　　　　　　　圖5 分類問題示意圖 　　將這個超平面表示成一個線性方程，在線上方的一類，都大於等於1，另一類小於等於－1： ... 　　　　點到面的距離根據圖中的公式計算： ... 　　所以得到total margin的表達式如下，目標是最大化這個margin，就需要最小化分母，於是變成了一個優化問題： ... 　　舉個例子，三個點，找到最優的超平面，定義了 weight vector＝（2，3）－（1，1）： ... 　　得到weight vector為（a，2a），將兩個點代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，進而得到超平面的表達式。 ... 　　a求出來後，代入（a，2a）得到的就是support vector，a和w0代入超平面的方程就是support vector machine。 樸素貝葉斯 　　舉個在 NLP 的應用：給一段文字，返回情感分類，這段文字的態度是positive，還是negative： ... 　　　　　　　　　　　　　　　　圖6-1 問題案例 　　為了解決這個問題，可以只看其中的一些單詞： ... 　　這段文字，將僅由一些單詞和它們的計數代表： ... 　　原始問題是：給你一句話，它屬於哪一類 ？通過bayes rules變成一個比較簡單容易求得的問題： ... 　　問題變成，這一類中這句話出現的機率是多少，當然，別忘了公式里的另外兩個機率。例子：單詞「love」在positive的情況下出現的機率是 0.1，在negative的情況下出現的機率是0.001。 ... 　　　　　　　　　　　　　　圖6-2 NB算法結果展示圖 K近鄰算法 　　給一個新的數據時，離它最近的 k 個點中，哪個類別多，這個數據就屬於哪一類。 　　例子：要區分「貓」和「狗」，通過「claws」和「sound」兩個feature來判斷的話，圓形和三角形是已知分類的了，那麼這個「star」代表的是哪一類呢？ ... 　　　　　　　　　　　　　　　　圖7-1 問題案例 　　k＝3時，這三條線連結的點就是最近的三個點，那麼圓形多一些，所以這個star就是屬於貓。 ... 　　　　　　　　　　　　圖7-2 算法步驟展示圖 K均值算法 　　先要將一組數據，分為三類，粉色數值大，黃色數值小 。最開始先初始化，這裡面選了最簡單的 3，2，1 作為各類的初始值 。剩下的數據里，每個都與三個初始值計算距離，然後歸類到離它最近的初始值所在類別。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖8-1 問題案例 　　分好類後，計算每一類的平均值，作為新一輪的中心點： ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖8-2 　　幾輪之後，分組不再變化了，就可以停止了： ...... 　　　　　　　　　　　　圖8-3 算法結果展示 Adaboost 　　Adaboost 是 Boosting 的方法之一。Boosting就是把若干個分類效果並不好的分類器綜合起來考慮，會得到一個效果比較好的分類器。 　　下圖，左右兩個決策樹，單個看是效果不怎麼好的，但是把同樣的數據投入進去，把兩個結果加起來考慮，就會增加可信度。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　圖9-1 算法原理展示 　　Adaboost 的例子，手寫識別中，在畫板上可以抓取到很多features（特徵），例如始點的方向，始點和終點的距離等等。 ... 　　　　　　　　　　　　圖9-2 　　training的時候，會得到每個feature的weight（權重），例如2和3的開頭部分很像，這個feature對分類起到的作用很小，它的權重也就會較小。 ... 　　　　圖9-3 　　而這個alpha角就具有很強的識別性，這個feature的權重就會較大，最後的預測結果是綜合考慮這些feature的結果。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　 圖9-4 神經網絡 　　Neural Networks適合一個input可能落入至少兩個類別里：NN由若干層神經元，和它們之間的聯繫組成。 第一層是input層，最後一層是output層。在hidden層和output層都有自己的classifier。 ... 　　圖10-1 神經網絡結構 　　input輸入到網絡中，被激活，計算的分數被傳遞到下一層，激活後面的神經層，最後output層的節點上的分數代表屬於各類的分數，下圖例子得到分類結果為class 1；同樣的input被傳輸到不同的節點上，之所以會得到不同的結果是因為各自節點有不同的weights 和bias，這也就是forward propagation。 ... 　　　　圖10-2 算法結果展示 馬爾科夫 　　Markov Chains由state（狀態）和transitions（轉移）組成。例子，根據這一句話 『the quick brown fox jumps over the lazy dog』，要得到markov chains。 　　步驟，先給每一個單詞設定成一個狀態，然後計算狀態間轉換的機率。 ... 　　　　　　　　　　　　　　圖11-1 馬爾科夫原理圖 　　這是一句話計算出來的機率，當你用大量文本去做統計的時候，會得到更大的狀態轉移矩陣，例如the後面可以連接的單詞，及相應的機率。 ... 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖11-2 算法結果展示 　　上述十大類機器學習算法是人工智慧發展的踐行者，即使在當下，依然在數據挖掘以及小樣本的人工智慧問題中被廣泛使用。

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/tech/v5x53nq.html

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