机器学习-2-机器学习领域六种基础算法的历史溯源

【机器学习】吴恩达:机器学习的六个核心算法!
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吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文,总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。

吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择:
多年前,在一次项目中,选择算法时,他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算,他最终选择了神经网络,在很长的一段时间内弃用增强决策树。

这是一个错误的决定,幸好我的团队很快修改了我的选择,项目才成功。吴恩达谈道。

他由此感叹,不断学习与更新基础知识是十分重要的。与其他技术领域一样,随着研究人员的增加、研究成果数量的增长,机器学习领域也在不断发展。但有些基础算法与核心思想的贡献是经得起时间考验的。

吴恩达与团队调研了六种基础算法的来源、用途、演变等,并提供了较为详细的讲解。这六种算法分别是:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树与k均值聚类算法。

1 线性回归:直的&窄的

线性回归是机器学习中的一个关键的统计方法,但它并非不战而胜。它由两位杰出的数学家提出,但200年过去了,这个争议问题仍未解决。长期存在的争议不仅证明了该算法具有出色的实用性,还证明了它的本质十分简单。

那么线性回归到底是谁的算法呢?

1805年,法国数学家Adrien-Marie Legendre(阿德利昂·玛利·埃·勒让德)发

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