包含机器学习算法详解的词条

机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结

综上我们知道决策树实际是一种不够稳定的算法，它的表现极度依赖调参和数据，不过虽然决策树本身不是一种高效的机器学习算法，但是它们基于集成学习的组合——随机森林（RF）却是一个很鲁棒的机器学习算法，这将在下篇开始介绍。

决策树可能不稳定，数据中微小的变化可能导致生成完全不同的树，这个问题需要通过集成算法来解决。决策树的学习是基于贪婪算法，它靠优化局部最优（每个节点的最优）来试图达到整体的最优，但这种做法不能保证返回全局最优决策树。

决策树：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征。缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）。逻辑回归：优点：实现简单，分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。

机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

1、逻辑回归的优缺点如下：优点：逻辑回归模型易于理解和解释，计算速度快，能有效处理线性可分问题，对于非线性关系，通过特征工程可以较好地转化。缺点：对于非线性关系和复杂数据结构，逻辑回归的效果不如其他复杂模型，且模型对异常值敏感，易受到数据异常影响。

2、结构简单，可解释强，从特征的权重可以看到不同特征对较后结果的影响。训练速度快，分类时，计算量只和特征数目相关，占用计算资源少。输出结果方便调整，结果都是概率值，可以很容易调整阈值实现分类。效果不错，只要特征工程做的好，效果就不会太差。

3、当然，逻辑回归的缺点也是十分明显的，同样，具体体现在五点，第一就是当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。第二就是容易欠拟合，一般准确度不太高。第三就是不能很好地处理大量多类特征或变量。第四个缺点就是只能处理两分类问题，且必须线性可分。第五个缺点就是对于非线性特征，需要进行转换。

4、思想简单，容易实现。建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效。是许多强大的非线性模型的基础。线性回归模型十分容易理解，结果具有很好的解释性，有利于决策分析。能解决回归问题。缺点：对于非线性数据或者数据特征见具有相关性多项式回归难以建模。难以很好的表达高度复杂的数据。

5、逻辑回归：优点：实现简单，分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。缺点：容易欠拟合，一般准确度不高；只能处理二分类问题（softmax解决多分类），需线性可分。

6、线性回归 工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。 逻辑回归 根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。

spark机器学习-聚类

Spark的优势： 大规模数据处理能力：Spark能够在集群上处理大规模数据集，其内存管理和计算模型的优化使其在处理海量数据时表现出高效率。 多样化的处理功能：Spark提供了多种数据处理和分析工具，如SQL查询、机器学习、流处理、图计算等，适用于多种应用场景。

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。MLllib目前分为两个代码包：spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。

spark是一种开源的大数据处理引擎，它提供了高速、弹性和易用的数据处理能力。Spark可以在大规模数据集上执行复杂的分析任务，包括数据清洗、机器学习、图形计算等。它支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等，并提供了丰富的API和工具，使开发人员可以方便地进行大规模数据处理和分析。

Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的，这使得Spark的I/O开销更小，计算速度更快。Spark可以并行化处理任务，而MapReduce则需要按照一定的作业顺序执行任务，无法充分利用计算资源。Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能，如实时计算、机器学习、图计算等，而MapReduce则相对较少。

随机森林算法是机器算法吗

1、是的，随机森林算法是一种机器学习算法。机器学习是一种人工智能的一个子领域，它使用算法和模型来从数据中学习，并能够识别和预测模式。随机森林是一种集成学习方法，它通过创建多个决策树模型并组合它们的预测来提高预测精度。

2、随机森林是一种机器学习算法，用于分类、回归和其他任务。其名称“随机森林”（Random Forest）是由两个部分组合而成：随机和森林。随机，指的是在树的建立过程中引入随机元素。

3、基于决策树的机器学习算法。随机森林算法是一种基于决策树的机器学习算法，由Breiman等人于2001年提出。该算法通过构建多个决策树来学习数据的特征，并通过随机选择特征子集来降低过拟合的风险。随机森林算法通过随机选择特征子集和决策树的构建来降低过拟合的风险，同时保持了决策树算法的准确性和效率。