本文將推薦五種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，你應(yīng)該考慮是否將它們投入應(yīng)用。這五種算法覆蓋最常用于聚類(lèi)、分類(lèi)、數(shù)值預(yù)測(cè)和樸素貝葉斯等四個(gè)門(mén)類(lèi)。

1. 聚類(lèi)算法：k-means

聚類(lèi)算法的目標(biāo)：觀察輸入數(shù)據(jù)集，并借助數(shù)據(jù)集中不同樣本的特征差異來(lái)努力辨別不同的數(shù)據(jù)組。聚類(lèi)算法最強(qiáng)大之處在于，它不需要本文中其他算法所需的訓(xùn)練過(guò)程，您只需簡(jiǎn)單地提供數(shù)據(jù)，告訴算法你想創(chuàng)造多少簇（樣本的組別），算法會(huì)為每個(gè)簇來(lái)分配一個(gè)編號(hào)。這種規(guī)范聚類(lèi)算法就是k-means。

舉個(gè)例子，你的應(yīng)用可用k-means來(lái)按照營(yíng)銷(xiāo)目的區(qū)分你的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的用戶。你只需要輸入（從電子商務(wù)網(wǎng)站獲取的）一組客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史，并確定四組客戶以進(jìn)行分類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)。此時(shí)，你為k-means提供了一個(gè)數(shù)據(jù)表，每行代表一名客戶，每列則是各種對(duì)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為特征（如成為客戶的時(shí)間、每月評(píng)價(jià)花費(fèi)、每月評(píng)價(jià)訂單量、地理位置、對(duì)當(dāng)天航運(yùn)的使用比例等等）。算法會(huì)為表格增加一欄：編號(hào)1-4來(lái)表示不同的分組。

提示：使用kmeans函數(shù)或rxKmeans. 用以執(zhí)行bt rx的函數(shù)是ScaleR的一部分，所以不能支持量很大的數(shù)據(jù)集。

2&3. 兩類(lèi)、多類(lèi)分類(lèi)算法

分類(lèi)算法的目標(biāo)：輸入一行數(shù)據(jù)及一個(gè)類(lèi)目名稱(chēng)表，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)估測(cè)其所屬的類(lèi)目。分類(lèi)算法通常按照分類(lèi)時(shí)的類(lèi)目總數(shù)分為兩類(lèi)和多類(lèi)分類(lèi)算法。在你使用種算法預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)前，你需要預(yù)先使用一組類(lèi)目可知的數(shù)據(jù)對(duì)算法加以訓(xùn)練。

不妨舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明兩類(lèi)分類(lèi)算法：想象一個(gè)你希望得到是/否（或真/偽）的兩極化情形。此時(shí)，類(lèi)別分別為“是”和“否”（或者“真”和“偽”）。兩類(lèi)分類(lèi)的典型應(yīng)用是：根據(jù)歷史天氣條件（如溫度、風(fēng)速、降水、氣壓）和航班信息（如航空公司、起飛時(shí)間、航班號(hào)）來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)航班會(huì)推遲15分鐘離開(kāi)還是照常起飛。輸出分為“延遲”和“不延遲”兩類(lèi)。在大多數(shù)情況下，兩類(lèi)分類(lèi)算法的核心是邏輯回歸的使用，后者用于生成一個(gè)在0到1范圍內(nèi)的值。如果該值小于0.5，往往會(huì)解釋為第一個(gè)類(lèi)（如“不延遲”），否則會(huì)劃為第二類(lèi)（如“延遲”）。

另一個(gè)應(yīng)用是：預(yù)測(cè)貸款的償還情況，來(lái)作為拓展信用的一部分。你必須提供貸款人的相關(guān)數(shù)據(jù)，譬如信用分?jǐn)?shù)、房產(chǎn)年限、工作時(shí)長(zhǎng)、信用卡債務(wù)總額、數(shù)據(jù)采集年份以及有貸款違約記錄。分類(lèi)為“會(huì)違約”和“不會(huì)違約”。這個(gè)例子之所以非常有趣，是因?yàn)閷?duì)于一些機(jī)器學(xué)習(xí)所處理的難題來(lái)說(shuō)，僅僅有預(yù)測(cè)結(jié)果并不足夠，還必須知曉結(jié)論是怎樣得出的。這時(shí)多組分類(lèi)算法形成的決策樹(shù)就派上用場(chǎng)了，決策樹(shù)中的多組分類(lèi)算法可以分析從輸入到最終生成預(yù)測(cè)的過(guò)程?；氐劫J款這一案例，不妨想象你是銀行方，當(dāng)你拒絕了消費(fèi)者的貸款新的信用卡要求時(shí)，消費(fèi)者的下一個(gè)問(wèn)題可能是“為什么？”。通過(guò)決策樹(shù)，你可以具體回答：“好吧，你的信用分?jǐn)?shù)太低了，信用卡債臺(tái)高筑，工作年頭又太短了?！?/p>

充分理解兩類(lèi)分類(lèi)算法后，進(jìn)一步理解多類(lèi)分類(lèi)算法就順理成章了。多類(lèi)分類(lèi)算法可應(yīng)用于電影院，來(lái)告訴后者某部電影究竟是墊底的票房毒藥（不僅口碑差，而且主流觀眾不感興趣）、口碑導(dǎo)向（叫好不叫座）還是票房導(dǎo)向（口碑差，但是票房高）。三個(gè)分類(lèi)分別是“毒藥”、“口碑導(dǎo)向”、“票房導(dǎo)向”。你也可以使用決策樹(shù)，來(lái)了解一部電影為何會(huì)得到這樣的評(píng)價(jià)。

提示：使用glm或rxLogit來(lái)進(jìn)行兩類(lèi)或多類(lèi)分類(lèi)。進(jìn)行多類(lèi)分類(lèi)時(shí)，你可以使用rpart或rxDTree來(lái)建立可觀察決策樹(shù)。

4. 數(shù)值預(yù)測(cè)

數(shù)值預(yù)測(cè)算法的目標(biāo)：根據(jù)一組輸入，預(yù)測(cè)一個(gè)具體數(shù)值。仍然使用上文中航班延誤的例子，我們現(xiàn)在要做的不再是預(yù)測(cè)航班是否會(huì)推遲15分鐘，數(shù)值預(yù)測(cè)算法將讓你知曉航班將具體被推遲多久。數(shù)值預(yù)測(cè)算法的核心是線性回歸的使用（不要與分類(lèi)算法使用的邏輯回歸混淆），通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的線性擬合，線性回歸可以有效地進(jìn)行數(shù)值預(yù)測(cè)。最好的例子是股票的預(yù)測(cè)，線性回歸根據(jù)過(guò)往數(shù)據(jù)的分布，擬合出一條最合適的直線，延長(zhǎng)這條線你就可以預(yù)測(cè)將來(lái)的股票價(jià)格。

提示：使用Im或rxLinMod函數(shù)。

5. 樸素貝葉斯算法

最后，你的采納清單上還缺一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)中勞苦功高的算法——樸素貝葉斯算法。它的核心是因果關(guān)系。更具體地說(shuō)，樸素貝葉斯算法是在給定已知的成因的情況下，預(yù)測(cè)這一成因?qū)a(chǎn)生的效果以及效果的程度?，F(xiàn)實(shí)生活中的典型例子是癌癥檢測(cè)。你可以通過(guò)對(duì)病人特定病狀（效果）的觀察，來(lái)預(yù)測(cè)病人患有癌癥的概率（疾病是成因）。再舉個(gè)和你相關(guān)的例子，樸素貝葉斯算法可以根據(jù)你已購(gòu)買(mǎi)的商品為你推薦其他商品。例如，你網(wǎng)購(gòu)了一些雞蛋，算法會(huì)提醒你買(mǎi)些牛奶，因?yàn)槟愕馁?gòu)買(mǎi)歷史顯示：購(gòu)買(mǎi)雞蛋（成因）會(huì)導(dǎo)致購(gòu)買(mǎi)牛奶（效果）。樸素貝葉斯有趣的一點(diǎn)在于，它可以用于分類(lèi)和數(shù)值預(yù)測(cè)。。

提示：使用naiveBayes和rxNaiveBayes函數(shù)。

結(jié)論

好了，你有了一個(gè)實(shí)用算法的清單。現(xiàn)在，重新審視你的應(yīng)用，想一想哪些地方可以增添點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的智能性。

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