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當(dāng)我們談?wù)?a target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這些常見的算法往往占據(jù)了主導(dǎo)地位。然而，除了這些眾所周知的模型之外，還存在一些鮮為人知但功能強(qiáng)大的算法，它們能夠以驚人的效率解決獨(dú)特的挑戰(zhàn)。在本文中，我們將探索一些最被低估但極具實(shí)用價(jià)值的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些算法絕對值得你將其納入工具箱。

1. 變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）

變分自編碼器（VAE）是一種生成深度學(xué)習(xí)模型，旨在學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的潛在表示，并生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)樣本。與標(biāo)準(zhǔn)自編碼器不同，VAEs引入了隨機(jī)性，通過學(xué)習(xí)一個(gè)概率潛在空間，其中編碼器輸出均值（μ）和方差（σ）而不是固定表示。

在訓(xùn)練過程中，從這些分布中隨機(jī)抽取潛在向量，通過解碼器生成多樣化的輸出。這使得VAEs在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、異常檢測和潛在空間探索等任務(wù)中非常有效。

2. 隔離森林（Isolation Forest, iForest）

隔離森林是一種基于樹的異常檢測算法，它比傳統(tǒng)的聚類或基于密度的方法（如DBSCAN或單類SVM）更快地隔離異常值。它不是對正常數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，而是基于一個(gè)點(diǎn)在隨機(jī)分割的空間中突出程度來主動隔離異常值。

該算法適用于高維數(shù)據(jù)，并且不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，使其適用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

示例代碼：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成數(shù)據(jù)（正常數(shù)據(jù)）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些異常值（異常點(diǎn)）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常數(shù)據(jù)和異常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔離森林異常檢測")
plt.show()

隔離森林異常檢測

應(yīng)用場景：

• 識別信用卡欺詐交易。
• 檢測網(wǎng)絡(luò)入侵或惡意軟件活動。
• 在質(zhì)量控制中識別缺陷產(chǎn)品。
• 在健康數(shù)據(jù)中檢測罕見疾病或異常情況。
• 標(biāo)記異常股票市場活動以檢測內(nèi)幕交易。

3. Tsetlin機(jī)器（Tsetlin Machine, TM）

Tsetlin機(jī)器（TM）算法由Granmo在2018年首次提出，基于Tsetlin自動機(jī)（TA）。與傳統(tǒng)模型不同，它利用命題邏輯來檢測復(fù)雜的模式，通過獎勵和懲罰機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而改進(jìn)其決策過程。

Tsetlin機(jī)器的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是其低內(nèi)存占用和高學(xué)習(xí)速度，使其在提供具有競爭力的預(yù)測性能的同時(shí)，效率極高。此外，它們的簡單性使其能夠無縫地實(shí)現(xiàn)在低功耗硬件上，使其成為節(jié)能AI應(yīng)用的理想選擇。

主要特點(diǎn)：

• 計(jì)算需求顯著低于深度學(xué)習(xí)模型。
• 易于解釋，因?yàn)樗傻氖侨祟惪勺x的規(guī)則，而不是復(fù)雜的方程式。
• 最適合構(gòu)建小型AI系統(tǒng)。

有關(guān)此算法的詳細(xì)信息，請?jiān)L問其GitHub存儲庫并查閱相關(guān)研究論文。

4. Random Kitchen Sinks, RKS

像支持向量機(jī)（SVM）和高斯過程這樣的核方法功能強(qiáng)大，但由于昂貴的核計(jì)算，它們在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)面臨挑戰(zhàn)。隨機(jī)廚房水槽（RKS）是一種巧妙的方法，它有效地近似核函數(shù)，使這些方法具有可擴(kuò)展性。

RKS不是顯式地計(jì)算核函數(shù)（這在計(jì)算上可能非常昂貴），而是使用隨機(jī)傅里葉特征將數(shù)據(jù)投影到更高維度的特征空間。這允許模型在不進(jìn)行大量計(jì)算的情況下近似非線性決策邊界。

示例代碼：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成數(shù)據(jù)（正常數(shù)據(jù)）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些異常值（異常點(diǎn)）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常數(shù)據(jù)和異常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔離森林異常檢測")
plt.show()

數(shù)據(jù)通過隨機(jī)廚房水槽（RKS）轉(zhuǎn)換

應(yīng)用場景：

• 加速大型數(shù)據(jù)集上的SVM和核回歸。
• 有效地近似RBF（徑向基函數(shù)）核以實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的學(xué)習(xí)。
• 減少非線性模型的內(nèi)存和計(jì)算成本。

5. 貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）

貝葉斯優(yōu)化是一種順序的、概率性的方法，用于優(yōu)化昂貴的函數(shù)，例如深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的超參數(shù)調(diào)整。

與盲目地測試不同的參數(shù)值（如網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索）不同，貝葉斯優(yōu)化使用概率模型（如高斯過程）對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模，并智能地選擇最有希望的參數(shù)值。

應(yīng)用場景：

• 超參數(shù)調(diào)整：比網(wǎng)格搜索/隨機(jī)搜索更高效。
• A/B測試：無需浪費(fèi)資源即可找到最佳變體。
• 自動化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）：為Google的AutoML等工具提供支持。

示例代碼：

importnumpyasnp
frombayes_optimportBayesianOptimization

# 定義目標(biāo)函數(shù)（例如，優(yōu)化 x^2 * sin(x)）
defobjective_function(x):
return-(x**2* np.sin(x))

# 定義參數(shù)邊界
param_bounds = {'x': (-5,5)}

# 初始化貝葉斯優(yōu)化器
optimizer = BayesianOptimization(
f=objective_function,
pbounds=param_bounds,
random_state=42
)

# 運(yùn)行優(yōu)化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 找到的最佳參數(shù)
print("最佳參數(shù):", optimizer.max)

輸出示例：

最佳參數(shù): {'target': -23.97290882,'params': {'x': 4.9999284238296606}}

6. 霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)（Hopfield Networks）

霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它通過在內(nèi)存中存儲二進(jìn)制模式，專門從事模式識別和錯誤校正。當(dāng)給定一個(gè)新輸入時(shí)，它會識別并檢索最接近的存儲模式，即使輸入不完整或有噪聲。這種能力稱為自聯(lián)想，使網(wǎng)絡(luò)能夠從部分或損壞的輸入中重建完整模式。例如，如果對圖像進(jìn)行訓(xùn)練，它可以識別并恢復(fù)它們，即使某些部分缺失或扭曲。

應(yīng)用場景：

• 記憶回憶系統(tǒng)：它有助于恢復(fù)損壞的圖像或填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)。
• 錯誤校正：用于電信中糾正傳輸錯誤。
• 神經(jīng)科學(xué)模擬：模擬人類記憶過程。

7. 自組織映射（Self-Organizing Maps, SOMs）

自組織映射（SoM）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)在低維（通常是2D）網(wǎng)格中組織和可視化高維數(shù)據(jù)。與依賴誤差校正（如反向傳播）的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，SoMs使用競爭學(xué)習(xí)——神經(jīng)元競爭以表示輸入模式。

SOMs的一個(gè)關(guān)鍵特性是它們的鄰域函數(shù)，它有助于保持?jǐn)?shù)據(jù)中原始的結(jié)構(gòu)和關(guān)系。這使得它們特別適用于聚類、模式識別和數(shù)據(jù)探索。

應(yīng)用場景：

• 市場細(xì)分：識別不同的客戶群體。
• 醫(yī)學(xué)診斷：對患者癥狀進(jìn)行聚類以檢測疾病。
• 異常檢測：檢測制造中的欺詐或缺陷。

8. 場感知因子分解機(jī)（Field-Aware Factorization Machines, FFMs）

場感知因子分解機(jī)（FFMs）是因子分解機(jī)（FMs）的一種擴(kuò)展，專門設(shè)計(jì)用于高維、稀疏數(shù)據(jù)——通常出現(xiàn)在推薦系統(tǒng)和在線廣告（CTR預(yù)測）中。

在標(biāo)準(zhǔn)的因子分解機(jī)（FMs）中，每個(gè)特征都有一個(gè)單一的潛在向量用于與所有其他特征進(jìn)行交互。在FFMs中，每個(gè)特征有多個(gè)潛在向量，每個(gè)字段（特征組）一個(gè)。這種場感知性使FFMs能夠更好地對不同特征組之間的交互進(jìn)行建模。

應(yīng)用場景：

• 推薦系統(tǒng)：被Netflix、YouTube和亞馬遜使用。
• 廣告：預(yù)測用戶可能點(diǎn)擊哪些廣告。
• 電子商務(wù)：根據(jù)用戶行為改進(jìn)產(chǎn)品推薦。

9. 條件隨機(jī)場（Conditional Random Fields, CRFs）

條件隨機(jī)場（CRFs）是一種用于結(jié)構(gòu)化預(yù)測的概率模型。與傳統(tǒng)的分類器不同，CRFs會考慮上下文，這使得它們適用于序列數(shù)據(jù)。

應(yīng)用場景：

• 命名實(shí)體識別（NER）：識別文本中的實(shí)體。
• 圖像標(biāo)注：為圖像中的對象分配標(biāo)簽。
• 語音識別：將音頻信號轉(zhuǎn)換為文本。

10. 極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machines, ELMs）

極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELMs）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過隨機(jī)初始化隱藏層權(quán)重并僅學(xué)習(xí)輸出權(quán)重來訓(xùn)練得極快。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，ELMs不使用反向傳播，這使得它們在訓(xùn)練速度上顯著更快。

應(yīng)用場景：

• 需要快速訓(xùn)練速度時(shí)（與深度學(xué)習(xí)相比）。
• 對于大型數(shù)據(jù)集的分類和回歸任務(wù)。
• 當(dāng)淺層模型（單隱藏層）足夠時(shí)。
• 當(dāng)不需要對隱藏層權(quán)重進(jìn)行微調(diào)時(shí)。