决策树(Decision Tree)是一种将决策流程以树状结构清晰表示的机器学习方法,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
随机森林(Random Forest)是通过构建多个决策树对样本进行训练并预测的一种分类器,其最终输出的类别是由每个决策树输出的类别的众数而决定。
支持向量机(Support Vector Machine)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)是一种用于分类和回归的无监督学习算法,也是最简单的机器学习算法之一。该算法在诸多领域得到了广泛的应用,如在药物研发领域常用于化合物的分类,识别活性化合物。
朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)是应用最为广泛的分类算法之一。借助于先验概率与后验概率的概念,贝叶斯分类器只需要少量的训练数据即可估计出一些必要的参数,能够在许多复杂的条件中取得较好的效果。
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)又称简单神经网络(Simple Neural Network),由输入层、一个隐藏层、输出层三个部分组成,每层都包含若干个神经元。而深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)本质上是具有多个隐藏层的ANN,它是最早被应用的深度学习算法之一。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,通常由输入、卷积层、池化层、全连接层、输出五个部分组成。其中,卷积层是CNN的核心层,该层由一系列的卷积核组成。池化层又称下采样层,主要用于压缩特征空间。CNN在图像识别领域的表现尤为出色,除此之外,CNN在物体检测、图像分割、人脸识别、脑电信号分类等领域都有着广泛的应用。
与ANN类似,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)同样由输入层、隐藏层、输出层三部分组成。RNN是一类用于处理序列的神经网络,如时间序列数据、文本序列数据等。不同于ANN,RNN隐藏单元的状态不仅依赖于当前的输入,还依赖于上一个时刻隐藏单元的输出,这使得RNN成为了一个具有记忆能力的神经网络。RNN在自然语言处理(Natural Language Processing)方面得到了广泛应用,比如基于RNN的LSTM算法被应用于文本生成、机器翻译、语音识别等领域。
值得一提的是,LSTM算法在近年来有着一些我们熟知的应用:
自编码器(Auto Encoder,AE)是一种用于非监督学习的神经网络,同样具有输入层、隐藏层、输出层三层结构,包含编码、解码两个部分。AE的主要作用在于重构输入,即将原始输入经编码抽象后传递至解码器。AE在NLP领域中的机器翻译、文档聚类、情绪分析等任务中都有着广泛的应用。
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