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人工智能和機器學習已經成為近些年相當火熱的話題，同時人工智能技術也在很多領域進行著深入的應用，取得了不錯的效果和成績。那么對于人工智能和機器學習來說，我們一方面驚嘆它給我們所帶來的驚喜之外，不妨也可以探索一下在這些高端應用背后的一些技術細節。

對于人工智能來說，重中之重無疑是算法，對于企業來說，尤其是人工智能和機器學習領域的企業，究竟掌握多少算法以及數據基礎，是推動和影響未來企業業務向前推進的重要參考標準。本期筆者就和大家來聊一聊在機器學習背后我們不得不必須了解的那些算法。

決策樹式

不僅只有在企業組織架構管理當中采用決策樹的方式，在機器學習領域決策樹同樣也是一項重要的工具，通過使用樹狀圖或者樹狀模型來表示決策過程以及后續得到的結果，包括概率事件結果等。

很多企業用戶人為，如果從商業角度出發，決策樹的算法應用能夠通過盡可能少的非判斷問題去預測正確決策的概率，這種方式是一種更加系統性、決策性的理論得出來源。

最小平方回歸

這個算法在統計學當中進行了比較廣泛的應用，所謂最小平方回歸也就是秋線性回歸的一種方法，用戶可以把線性回歸想成是用一條直線擬合若干個點。擬合的方法有許多種，最小平方的策略相當于你畫一條直線，然后計算每個點到直線的垂直距離，最后把各個距離求和，最佳擬合的直線就是距離和最小的那一條。

邏輯回歸

邏輯回歸是一種強大的統計建模方式，這種算法通過一個或者多個解釋性變量對二值輸出結果建模。它用邏輯斯蒂函數估計概率值，以此衡量分類依賴變量和一個或多個獨立的變量之間的關系，這屬于累積的邏輯斯蒂分布。

支持向量機

支持向量機是一種二分類算法。在N維空間中給定兩類點，支持向量機生成一個（N－1）維的超平面將這些點分為兩類。舉個例子，比如在紙上有兩類線性可分的點。支持向量機會尋找一條直線將這兩類點區分開來，并且與這些點的距離都盡可能遠。

通過這種算法方式的應用能夠解決在機器學習過程當中有關一些大規模問題包括人體部位識別、大規模圖像分類等很多方面的應用。

集成方法

集成方法是先構建一組分類器，然后用各個分類器帶權重的投票來預測新數據的算法。最初的集成方法是貝葉斯平均，但最新的算法包括誤差糾正輸出編碼和提升算法。

主成分分析

這種歸類于統計學的算法基礎能夠正交變換把一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換后的這組變量叫主成分。主成分分析的一些實際應用包括數據壓縮，簡化數據表示，數據可視化等。值得一提的是需要領域知識來判斷是否適合使用主成分分析算法。

獨立成分分析

獨立成分分析是一種利用統計原理進行計算來揭示隨機變量、測量值或者信號背后的隱藏因素的方法。獨立成分分析算法給所觀察到的多變量數據定義了一個生成模型，通常這些變量是大批量的樣本。在該模型中，數據變量被假定為一些未知的潛變量的線性混合，而且混合系統也未知。