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机器学习ML极简指南

news 来源：原创 2025/7/3 8:42:49

机器学习是现代AI的核心，从推荐系统到自动驾驶，无处不在。但每个智能应用背后，都离不开那些奠基性的模型。本文用最简练的方式拆解核心机器学习模型，助你面试时对答如流，稳如老G。

线性回归

线性回归试图通过"最佳拟合线"（让所有数据点到直线的距离平方和最小，即最小二乘法）来寻找自变量和因变量的关系。比如下图绿线比蓝线更优，因为它离所有数据点更近。在这里插入图片描述

Lasso回归 (L1)

Lasso回归通过添加"绝对值惩罚项"（lambda × 斜率绝对值）来防止模型过拟合，堪称机器学习界的防沉迷系统。lambda越大，惩罚越狠——就像你妈发现你熬夜写代码时的怒气值。

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图2：Lasso回归成本函数

当特征多到能绕地球三圈时，L1会无情抛弃那些不重要的变量，堪称特征选择界的灭霸。

Ridge回归 (L2)

Ridge和Lasso是亲兄弟，区别在于惩罚项改用"平方惩罚"（lambda × 斜率²）。当特征们勾肩搭背搞多重共线性时，L2会让所有系数雨露均沾地趋向零——堪称机器学习界的端水大师。

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图4：Ridge回归成本函数

弹性网络回归

这位端水大师Pro Max版同时采用L1和L2惩罚，效果堪比机器学习界的鸳鸯锅——辣度自由调节，总有一款适合你。

多项式回归

当数据扭成麻花时，线性回归就懵圈了。这时多项式回归祭出***k.xⁿ***大法，用曲线拟合数据，堪称机器学习界的灵魂画手。

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图6：线性回归 vs 多项式回归的降维打击

逻辑回归

虽然名字带"回归"，实则是分类界的扛把子。用sigmoid函数把输出压缩到0-1之间（比如预测你秃头的概率），找最佳曲线时用的是最大似然估计法——就像S命先生掐指一算S。

在这里插入图片描述

图7：线性回归 vs 逻辑回归的跨界PK

K近邻算法 (KNN)

KNN是分类界的懒汉代表：平时不训练，来新数据才临时抱佛脚找最近的K个邻居投票。K太小会误把异类当知己，K太大又会忽视小众群体——堪称机器学习界的社交恐惧症患者。

None

图8：KNN施展魔法前后对比

朴素贝叶斯

基于贝叶斯定理的文本分类专家，天真地认为所有特征都互不相关（就像觉得程序员只穿格子衫）。公式长这样：

P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( B ) P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​

支持向量机 (SVM)

在n维空间找最佳超平面分割数据，就像用激光刀切蛋糕。支持向量是靠近切割线的数据点，它们决定了超平面的位置——堪称机器学习界的边界感大师。
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图10：SVM在线性可分数据上的表演

决策树

用if-else语句组成的树状结构，活像《龙与地下城》的选择剧情书。节点是特征，分支是条件，叶节点是结局——堪称机器学习界的《命运之门》游戏。

CART (基尼系数)
1. 概率表
2. 计算各属性值的基尼指数：1 - (P/P+N)² -(N/P+N)²
3. 计算属性的基尼指数：各属性值占比×其基尼指数的和ID3 (信息增益与熵)
1. 计算总信息熵
2. 计算各属性值熵：-[P/P+N] * log[p/P+N] - [N/P+N * log[N/P+N]
3. 计算属性信息增益：总熵 - 各属性值熵的加权和

随机森林

决策树们的民主议会，通过bagging和随机特征降低过拟合。每棵树用不同数据子集训练，最终投票决定结果——当一棵树说你会秃，四棵树说你会富，信谁的？当然是多数派！

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图12：4个决策树组成的迷你森林

极限随机树 (Extra Trees)

随机森林的叛逆兄弟：分裂节点时完全随机选特征，训练速度堪比吃了金坷垃。与随机森林的两大区别：

  1. 随机选分裂点（闭眼扔飞镖）
  2. 用全量数据而非bootstrap样本
    None

AdaBoost

把一堆"弱智"决策桩（只有一次分裂的决策树）组合成天才团队。给分错的数据点加权重，后续模型重点关照——堪称机器学习界的错题本复习法。

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图14：提升算法的集体智慧

梯度提升

让决策树们玩传帮带游戏：新树专门学习老树的残差错误。通过不断修正前人的错误，最终组成学霸天团——比AdaBoost更卷，因为用的是完整决策树而非树桩。

K均值聚类

无监督学习中的课代表，把数据分成K个簇（K由你定）。流程简单粗暴：

  1. 随机选K个中心点
  2. 计算每个点到中心的距离
  3. 把点分给最近的中心
  4. 重新计算中心点
  5. 重复直到中心点不动了

None

图15：K均值在不同K值下的表演

层次聚类

有两种流派：

  • 自底向上（聚合式）：每个点先单干，逐渐合并
  • 自顶向下（分裂式）：全体先抱团，逐渐分家
    最终形成树状图，堪称机器学习界的族谱学家。
    None

DBSCAN聚类

认为"物以类聚"的密度派，能自动发现任意形状的簇。两个关键参数：

  • epsilon：好基友的最大距离
  • min_points：组队最少人数
    优点是可以识别噪声点（比如公司团建时总找借口不来的同事）。None

Apriori算法

购物篮分析专家，能发现"买尿布的人常买啤酒"这种神奇规律。通过支持度（出现频率）和置信度（X出现时Y多大概率出现）挖掘关联规则。

分层K折交叉验证

K折验证的公平版：确保每折中各类别比例与原数据一致。就像把披萨切成K块，每块都有相同的配料比例。
在这里插入图片描述

主成分分析 (PCA)

降维魔术师，把相关特征变成少数几个"主成分"。虽然会损失信息，但能：

  • 提升模型表现
  • 降低计算开销
  • 方便可视化（三维人类看不懂十维数据）
    None

人工神经网络 (ANN)

模仿人脑的"人工智障"，由输入层、隐藏层、输出层组成。每个神经元都是戏精，要对输入数据加权重、做激活函数变换。常用于图像识别、NLP等领域。

None

图：多层神经网络的复杂人际关系

卷积神经网络 (CNN)

图像处理界的福尔摩斯，用卷积层扫描图片找边缘、纹理等特征。支撑着人脸识别、自动驾驶等技术——毕竟普通神经网络看图片就像近视眼没戴眼镜。在这里插入图片描述

Q学习

强化学习中的吃豆人AI，通过试错积累经验值（Q表）。广泛应用于游戏AI、机器人控制等领域，学习过程就像：

  1. 机器人碰壁 → “疼！下次不走这”
  2. 找到充电桩 → “爽！多逛这里”在这里插入图片描述

TF-IDF

文本分析中的"词频-逆文档频率"算法，能识别重要词汇。比如在《程序员养生指南》中：

  • “的” → 高频但没营养
  • “枸杞” → 高频且专有 → 重点标记

潜在狄利克雷分配 (LDA)

主题建模专家，能发现"程序员论坛50%聊秃头，30%聊跑路，20%聊AI取代人类"。通过分析词共现规律，挖掘文本的隐藏主题。在这里插入图片描述

Word2Vec

让计算机理解"国王-男=女王"的语义关系，把词语变成向量。比传统方法更懂语境，支撑着现代翻译系统和聊天机器人。

None

图：词向量的语义魔法

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编程日记 2025/6/28 1:24:59

ToolsSet之：梯度色板

ToolsSet是微软商店中的一款包含数十种实用工具数百种细分功能的工具集合应用&#xff0c;应用基本功能介绍可以查看以下文章&#xff1a; Windows应用ToolsSet介绍https://blog.csdn.net/BinField/article/details/145898264 ToolsSet中Media菜单下的“Gradient Palette”工…...

编程日记 2025/6/29 5:50:34