由於人工智能的火熱，現在很多人都開始關註人工智能的各個分支的學習。人工智能由很多知識組成，其中人工智能的核心——機器學習是大家格外關註的。所以說，要想學好人工智能就必須學好機器學習。其中機器學習中涉及到了很多的算法，在這幾篇文章中我們就給大家介紹一下關於機器學習算法的優缺點。

首先我們給大家介紹一下正則化算法，這是回歸方法的拓展，這種方法會基於模型復雜性對其進行懲罰，它喜歡相對簡單能夠更好的泛化的模型。其中，正則化算法的例子有很多，比如說嶺回歸、最小絕對收縮與選擇算子、GLASSO、彈性網絡、最小角回歸。而正則化算法的優點有兩點，第一就是其懲罰會減少過擬合。第二就是總會有解決方法。而正則化算法的缺點也有兩點，第一就是懲罰會造成欠擬合。第二就是很難校準。

接著我們給大家說一下集成算法，集成方法是由多個較弱的模型集成模型組，其中的模型可以單獨進行訓練，並且它們的預測能以某種方式結合起來去做出一個總體預測。該算法主要的問題是要找出哪些較弱的模型可以結合起來，以及結合的方法。這是一個非常強大的技術集，因此廣受歡迎。這種算法的案例有很多，比如說Boosting、Bootstrapped Aggregation（Bagging）、AdaBoost、層疊泛化、梯度推進機、梯度提升回歸樹、隨機森林。而集成算法的優點就是當前最先進的預測幾乎都使用了算法集成，它比使用單個模型預測出來的結果要精確的多。而缺點就是需要大量的維護工作。

然後我們給大家介紹一下決策樹算法，決策樹學習使用一個決策樹作為一個預測模型，它將對一個 item（表征在分支上）觀察所得映射成關於該 item 的目標值的結論（表征在葉子中）。而樹模型中的目標是可變的，可以采一組有限值，被稱為分類樹；在這些樹結構中，葉子表示類標簽，分支表示表征這些類標簽的連接的特征。決策樹算法的案例有很多，比如說分類和回歸樹、Iterative Dichotomiser 3（ID3）、C4.5 和 C5.0。決策樹算法的優點有兩種，第一就是容易解釋，第二就是非參數型。缺點就是趨向過擬合，而且可能或陷於局部最小值中，最後就是沒有在線學習。

在這篇文章中我們給大家介紹了機器學習中涉及到的正則化算法、集成算法以及決策樹算法的案例、優點以及缺點，這些知識都是能夠幫助大家理解機器學習的算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。

機器學習中各個算法的優缺點（一）