人工智能很火 可你知道背后应用了哪些算法吗

    人工智能和机器学习已经成为近些年相当火热的话题，同时人工智能技术也在很多领域进行着深入的应用，取得了不错的效果和成绩。那么对于人工智能和机器学习来说，我们一方面惊叹它给我们所带来的惊喜之外，不妨也可以探索一下在这些高端应用背后的一些技术细节。
    对于人工智能来说，重中之重无疑是算法，对于企业来说，尤其是人工智能和机器学习领域的企业，究竟掌握多少算法以及数据基础，是推动和影响未来企业业务向前推进的重要参考标准。本期笔者就和大家来聊一聊在机器学习背后我们不得不必须了解的那些算法。
    决策树式
    不仅只有在企业组织架构管理当中采用决策树的方式，在机器学习领域决策树同样也是一项重要的工具，通过使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。
    很多企业用户人为，如果从商业角度出发，决策树的算法应用能够通过尽可能少的非判断问题去预测正确决策的概率，这种方式是一种更加系统性、决策性的理论得出来源。
    最小平方回归
    这个算法在统计学当中进行了比较广泛的应用，所谓最小平方回归也就是秋线性回归的一种方法，用户可以把线性回归想成是用一条直线拟合若干个点。拟合的方法有许多种，最小平方的策略相当于你画一条直线，然后计算每个点到直线的垂直距离，最后把各个距离求和，最佳拟合的直线就是距离和最小的那一条。
    逻辑回归
    逻辑回归是一种强大的统计建模方式，这种算法通过一个或者多个解释性变量对二值输出结果建模。它用逻辑斯蒂函数估计概率值，以此衡量分类依赖变量和一个或多个独立的变量之间的关系，这属于累积的逻辑斯蒂分布。
    支持向量机
    支持向量机是一种二分类算法。在N维空间中给定两类点，支持向量机生成一个（N－1）维的超平面将这些点分为两类。举个例子，比如在纸上有两类线性可分的点。支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可能远。
    通过这种算法方式的应用能够解决在机器学习过程当中有关一些大规模问题包括人体部位识别、大规模图像分类等很多方面的应用。
    集成方法
    集成方法是先构建一组分类器，然后用各个分类器带权重的投票来预测新数据的算法。最初的集成方法是贝叶斯平均，但最新的算法包括误差纠正输出编码和提升算法。
    主成分分析
    这种归类于统计学的算法基础能够正交变换把一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析的一些实际应用包括数据压缩，简化数据表示，数据可视化等。值得一提的是需要领域知识来判断是否适合使用主成分分析算法。
    独立成分分析
    独立成分分析是一种利用统计原理进行计算来揭示随机变量、测量值或者信号背后的隐藏因素的方法。独立成分分析算法给所观察到的多变量数据定义了一个生成模型，通常这些变量是大批量的样本。在该模型中，数据变量被假定为一些未知的潜变量的线性混合，而且混合系统也未知。