機器學習領域涵蓋各式各樣的演算法與技術，本文旨在提供常見機器學習演算法的概覽，並深入探討監督學習中的分類別與迴歸方法。從基礎的邏輯迴歸到複雜的神經網路，不同的演算法適用於不同的資料型態和預測目標。此外，文章也介紹了線性迴歸和多項式迴歸等迴歸演算法，說明其在預測連續數值型資料上的應用和特性，讓讀者對機器學習演算法有更全面的認識，以便在實際應用中選擇最佳模型。
機器學習演算法概覽
機器學習是一個廣泛的領域，涵蓋了多種不同的演算法和技術。以下是幾種常見的機器學習演算法的介紹：
1. 邏輯迴歸（Logistic Regression）
邏輯迴歸是一種用於二元分類別問題的機器學習演算法。它透過建立一個線性方程，結合資料點的特徵，並為每個特徵賦予一個權重，來預測資料點屬於哪一類別。sigmoid 函式用於將線性輸出轉換為 0 到 1 之間的機率。根據這個機率，邏輯迴歸進行二元分類別決策。
2. 決策樹（Decision Tree）
決策樹使用了一種樹狀結構，包括內部節點、分支和葉節點。每個內部節點代表一個根據特徵的決策點，而每個分支表示連線節點的決策規則。葉節點代表不同的類別。構建決策樹的過程從根節點開始，遞迴地將訓練資料集分割為子集，根據特徵值和對應的閾值。決策樹簡單易懂，常用於客戶分段、貸款審批和欺詐檢測等領域。
3. 隨機森林（Random Forest）
隨機森林是透過組合多個決策樹來提高分類別任務的效能的一種整合學習方法。每個樹都是從訓練資料集的隨機子集和特徵的隨機子集構建而成。演算法確保樹之間的多樣性，以減少過度擬合的風險並提高模型的強健性。對於給定的資料點，每個樹獨立地投票選擇一個類別，最終的類別是獲得最多票數的類別。隨機森林適合解決具有複雜關係和高維度的問題，如情感分析、生物資料分類別和客戶流失預測。
4. 羅吉特灣（Naive Bayes）
羅吉特灣是一種根據貝葉斯定理的分類別演算法。它假設所有特徵在給定類別的情況下都是獨立的。羅吉特灣首先考察包含資料點及其已知類別標籤的訓練資料集，然後計算先驗機率（每個類別出現的頻率）和條件機率（每個特徵在每個類別中出現的頻率）。當給定一個新的資料點且其類別未知時，羅吉特灣計算它屬於每個可能類別的機率，假設其特徵之間是獨立的。最後，它將資料點分配給具有最高電腦率的類別。羅吉特灣對於高維度資料和文字分類別問題（如垃圾郵件檢測和情感分析）是有效的。
5. 支援向量機（Support Vector Machine, SVM）
SVM 旨在找到最佳超平面，以最大化不同群體之間的空間，同時最大化超平面與每個群體中最接近的支援向量之間的距離。當對一個給定的資料點進行分類別時，SVM 使用其特徵值來確定它相對於超平面的位置，並根據它落在超平面哪一側來將其分配給一個特定的類別。SVM 適合於類別之間具有明確邊界的情況，如影像分類別和手寫體識別。
6. 神經網路（Neural Network）
神經網路是一種由相互連線的節點組成的網路結構。每個節點從其連線的鄰居節點接收資訊，執行簡單的計算，然後將自己的輸出傳送給其他節點。這種資訊流使得網路能夠學習和做出預測。它使用人工神經元，組織成多層，包括輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層。資訊（如影像或句子）首先被輸入到網路的輸入層，每個資訊成為一個節點的值。隱藏層是網路的心臟，通常有多個層堆積疊在一起。每個隱藏層中的節點從前一層中的多個節點接收輸入，對這些輸入執行加權計算，然後產生自己的輸出。這些權重在訓練過程中被調整。
最終，從最後一個隱藏層產生的輸出到達輸出層，這層產生網路的最終結果，這可能是一個分類別（例如，貓或狗），一個預測（例如，一句話中的下一個詞），或任何其他期望的輸出。在訓練過程中，網路從隨機設定的權重和偏差開始。包含已知輸入-輸出對的訓練資料集被輸入到網路中。在前向傳播過程中，資料透過層次。每個神經元根據其加權輸入和偏差計算一個輸出，但這個輸出並不直接傳遞下去，而是先經過一個啟用函式，以增加網路學習更複雜模式和關係的能力。預測與實際標籤之間的差異使用損失函式來衡量，這告訴模型需要改進多少。反向傳播涉及計算梯度，以更新權重和偏差，使損失最小化。
圖表翻譯：
graph LR
A[機器學習] --> B[邏輯迴歸]
A --> C[決策樹]
A --> D[隨機森林]
A --> E[羅吉特灣]
A --> F[支援向量機]
A --> G[神經網路]
B -->|二元分類別|> H[機率預測]
C -->|樹狀結構|> I[分類別決策]
D -->|整合學習|> J[提高效能]
E -->|貝葉斯定理|> K[條件機率]
F -->|超平面|> L[最大化空間]
G -->|人工神經元|> M[學習和預測]
內容解密：
以上介紹了幾種常見的機器學習演算法，每種演算法都有其適用場景和優缺點。瞭解這些演算法可以幫助我們選擇合適的工具來解決實際問題。
機器學習中的監督學習：分類別和迴歸
在機器學習中，監督學習是一種常見的方法，涉及訓練模型以預測目標變數的值。監督學習可以分為兩大類別：分類別和迴歸。
分類別
分類別是一種監督學習方法，旨在根據輸入特徵預測目標變數的類別標籤。例如，影像分類別、語音辨識等。分類別模型通常使用 softmax 函式將輸出轉換為類別機率，並選擇機率最高的類別作為預測結果。
迴歸
迴歸是一種監督學習方法，旨在根據輸入特徵預測目標變數的連續值。例如，房屋價格預測、能源消耗預測等。迴歸模型通常使用線性或非線性函式將輸入特徵對映到目標變數的值。
迴歸演算法
有多種迴歸演算法可供選擇，包括：
線性迴歸
線性迴歸是一種基本的迴歸演算法，假設目標變數與輸入特徵之間存線上性關係。線性迴歸模型可以用來解釋變數之間的線性關係，並且計算目標變數的預測值。
多項式迴歸
多項式迴歸是一種迴歸演算法，假設目標變數與輸入特徵之間存在多項式關係。多項式迴歸模型可以用來解釋變數之間的非線性關係，並且計算目標變數的預測值。
綜觀機器學習演算法的發展趨勢，本文涵蓋了從基礎的邏輯迴歸到複雜的神經網路等多種關鍵技術。深入剖析這些演算法的核心原理及應用場景，可以發現機器學習在解決分類別和迴歸問題上的巨大潛力。線性模型如邏輯迴歸和線性迴歸，在處理簡單資料關係時表現出色，但其線性假設限制了在複雜非線性問題上的應用。決策樹和隨機森林等根據樹的模型，則更擅長處理非線性關係和高維資料，但需要謹慎處理過擬合問題。羅吉特灣演算法在文字分類別等特定領域表現突出，但其特徵獨立性假設在實際應用中往往難以完全滿足。支援向量機則在尋找最佳分類別邊界方面表現優異，但對核函式的選擇和引數調整較為敏感。而神經網路作為一種高度靈活的模型，具備處理複雜非線性關係和高維資料的能力，但其訓練過程需要大量的資料和計算資源，且模型可解釋性較差。對於重視模型可解釋性的應用場景，線性模型和決策樹仍是較佳選擇。未來，隨著技術的發展，預計機器學習演算法將在模型效率、可解釋性和自動化方面取得更大的突破，進一步降低應用門檻，並拓展至更多領域。技術團隊應著重於理解不同演算法的優缺點和適用場景，才能更好地將機器學習技術應用於實際問題，並創造更大的商業價值。
