机器学习十大核心算法全解图集及分类-11张
2025-03-24 01:07:38 0 举报本作品完整涵盖机器学习十大经典算法，包含决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、Adaboost、神经网络、K-means聚类、逻辑回归、朴素贝叶斯、马尔可夫链、PCA（主成分分析）降维共10张模型图，及1张机器学习模型谱系图（生成式模型与判别式模型的分类）。通过绘制的模型图清晰展示算法原理，内容贴合Kaggle竞赛和学术论文需求，尤其适合教学场景和转行求职者快速掌握核心算法。
作者其他创作
大纲/内容
训练：基于学习误差率e1更新学习器权重系数∝1
=
根据权重∝1更新样本权重W2
x
否
隐藏层
(
结果2
......
T
计算累计方差
n
注：该分类方式参考自 何晗《自然语言处理入门》中的机器学习模型谱系图
0
分数 PK 概率
......(相同方式更新)
对每个类别计算P(x|yi)P(yi)
)
i
结合结果
弱学习器1
删除样本
强学习器
. . .
y
朴素贝叶斯法
04 Adaboost（自适应提升算法）
将各样本划分到距离最小的对应簇中
带权重的训练集1
06 K-means++聚类
最大间隔
结构化学习
X1
10 PCA（主成分分析）
w
确定特征属性
σ(∙)
0.9
计算协方差矩阵
Bootstrap采样
ω
结构化感知机
示例2：马尔可夫模型
结合策略
偏置
确定主成分数量 k
构建投影矩阵
span style=\"font-size:24px; color:#000000; letter-spacing:0px;\
模型应用
0.3
没精神
训练数据
朴素贝叶斯分类的流程：第一阶段，训练数据，生成训练样本集：TF-IDF。第二阶段1，对每个类别计算 。 【计算先验概率】第二阶段2，对每个特征属性计算所有划分的条件概率。第三阶段1，对每个类别计算 。【计算分子】第三阶段2，以 的最大项作为 𝑥 的所属类别。
添加类别标签
3
原始数据集
分类训练阶段
随机森林：集成学习算法，通过多棵决策树投票提升预测准确性和抗过拟合能力（常用于高维度数据建模）。
输出层
p
该流程图包含的各阶段：数据预处理、主成分选择、可视化分析、结果验证。
样本属于正类的概率
特征值排序
0.1
最终结果
标准化处理
睡
1
是
调整方差阈值
决策树N
输出
逻辑回归执行流程图（相当于单层神经网络）
感知机
找妈妈
m
...
P(y=1∣x)
序列标注
分数
结果1
根据权重∝n-1更新样本权重Wn
K
神经网络：模仿生物神经元结构的计算模型，通过多层非线性变换解决复杂问题（如深度学习中的图像生成）。
神经网络
z
Adaboost（Adaptive Boosting，自适应提升算法）：迭代式Boosting算法，通过调整样本权重逐步强化弱分类器（如信用卡欺诈检测中的异常识别）。
2
结束
-1
融入数据可视化步骤的 PCA 降维流程图
对每个特征属性计算所有划分的条件概率
方差保留率达标?
Xn
哭
权重Wn
生成3D投影图
决策节点
多数投票/平均
Sigmoid激活
叶节点
判别式模型
0.2
支持向量机
0.7
0.8
K 个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的方式重新计算
权值
Adaboost模型流程图（Boosting思想）
根决策节点
结构化支持向量机
b
08 朴素贝叶斯
给定 x，预测 y
插值填充
朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理与特征独立假设的分类器，适合文本处理（如垃圾邮件识别）。
决策树：基于树状结构的分类/回归模型，通过特征分割构建直观的决策路径（如金融风控中的规则判断）。
f(x)
均值/中位数填充
示例1：马尔科夫链
子样本1
0.5
保留方差>95%?
Σ
删除含缺失值样本
01 决策树
马尔可夫链：描述状态转移概率的随机过程模型，用于序列预测（如语音识别中的语言模型构建）。
吃
概率
以 P(x|yi)P(yi) 最大项作为 x 所属类别
输入
应用阶段
+
ωk
是否收敛或达到迭代次数n？
K-means（K均值）聚类：无监督聚类算法，通过迭代优化质心距离实现数据分组（如电商用户分群与精准营销）。
特征值分解
阈值分类
机器学习模型谱系图 —— 生成式模型与判别式模型
朴素贝叶斯分类的工作流程图
02 随机森林
ω2
ω1
示例：上图就是一个非常简单的马尔可夫链两个span style=\
准备阶段
无向概率图模型
输入：数据集D、聚类簇数K、最大迭代次数n
逻辑回归：基于Sigmoid函数的概率模型，用于二分类问题（如疾病预测中的阳性/阴性判断）。
原始数据
结果N
输入层
X2
带权重的训练集n
Y
|
逻辑斯谛回归 与 最大熵
训练：基于学习误差率e2更新学习器权重系数∝2
03 支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）：通过寻找最优超平面实现分类，擅长处理高维数据和非线性问题（如人脸识别中的边界划分）。
b. SVM的结构图
训练：基于学习误差率en更新学习器权重系数∝n
数据投影降维
线性组合
多层非线性
激活函数
对每个类别计算 P(yi)
输出簇的划分
开始
有向概率图模型
数据清洗
概率输出（0~1）
决策树1
∑
权重W1
权重W2
决策树2
隐马尔可夫模型
弱学习器n
初始化权重
缺失值处理?
输入特征向量
9 马尔可夫链
生成式模型
ωn
NO
随机选择 K 个样本点作为初始簇中心
4
生成 PK 判别
绘制降维散点图
带权重的训练集2
07 逻辑回归（Logistic Regression）
输出主成分载荷矩阵
获取训练样本
建立模型（多个决策树）
a. SVM的原理图
t
线性变换
YES
条件随机场
弱学习器2
返回调整参数
05 NN全连接神经网络
输出最终结果
绘制累计方差曲线
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