機器學習技術不僅僅影響著當前的人工智能領域，在筆者看來，機器學習當中的算法技術甚至還可能影響到大數據對于很多領域的應用深度和廣度，對于機器學習的算法來說，我們可以描述成學習一個目標函數f，它能夠最好地映射出輸入變量X到輸出變量Y。有一類普遍的學習任務。我們要根據輸入變量X來預測出Y。我們不知道目標函數f是什么樣的。如果早就知道，我們就可以直接使用它，而不需要再通過機器學習算法從數據中進行學習了。

接下來我們就來了解一下常見的幾種機器學習算法以及其原理構成。

線性回歸

線性回歸是機器學習應用比較廣泛的一類概念和技術，線性回歸通過找到一組特定的權值，稱為系數B。通過最能符合輸入變量x到輸出變量y關系的等式所代表的線表達出來。

不同的技巧可以用于線性回歸模型。比如線性代數的普通最小二乘法，以及梯度下降優化算法。線性回歸已經有超過200年的歷史，已經被廣泛地研究。根據經驗，這種算法可以很好地消除相似的數據，以及去除數據中的噪聲。它是快速且簡便的首選算法。

邏輯回歸

邏輯回歸是另外一種從統計領域借鑒而來的機器學習算法，和線性回歸一樣，它的目的是找出每個輸入變量所對應的參數值，但不同的是，預測輸出所用的變換是一個被稱作logistic的非線性函數。

正是因為模型學習的這種方式，邏輯回歸做出的預測可以被當做輸入為0和1兩個分類數據的概率值。這在一些需要給出預測合理性的問題中非常有用。就像線性回歸，在需要移除與輸出變量無關的特征以及相似特征方面，邏輯回歸可以表現得很好。在處理二分類問題上，它是一個快速高效的模型。

線性判別分析

邏輯回歸是一個二分類的算法問題，當然如果需要去進行更多的分類，限行判別分析算法，也就是LDA是一種更好的線性分類方式。LDA包含對每一類輸入數據的統計特性（包含類內樣本均值和總體樣本變量）。通過計算每個類的判別值，并根據最大值來進行預測。這種方法假設數據服從高斯分布（鐘形曲線）。所以它可以較好地提前去除離群值。它是針對分類模型預測問題的一種簡單有效的方法。

回歸樹分析方法

決策樹式機器學習預測建模的一類重要算法，對于機器學習來說，可以用二叉樹去解釋決策樹模型，也就是根據算法和數據結構去建立起二叉樹的模型，每個節點都是代表一個輸入變量以及變量的分叉點，可以假設它是數值變量，樹的葉節點包括用于預測的輸出變量y。通過樹的各分支到達葉節點，并輸出對應葉節點的分類值。

樸素貝葉斯

這個模型包括兩種概率。它們可以通過訓練數據直接計算得到：每個類的概率；給定x值情況下每個類的條件概率。根據貝葉斯定理，一旦完成計算，就可以使用概率模型針對新的數據進行預測。