王 慧，冀晓亮

（对外经济贸易大学统计学院，北京100029）

人工智能涉及到的算法很多，普通的学习者在入门阶段，很容易被各种名称复杂、变化多样的算法吓退。为此，本文整理了几类常见的计算机统计学习方法（机器学习算法），并阐述了原理。为了方便读者查找和学习源代码，所有的数据均使用UCI的鸢尾花数据集进行实现。机器学习算法分类如图1所示。

1 监督学习

在人工智能中，占比较大的问题就是监督学习。在给定作为训练的样本中，每个样本输入的x都对应着确定的结果y，所以需要训练一个映射模型（即x→y的映射关系f），并在给定未知样本x′后，对结果y′进行预测。

如果预测的结果是离散值（较多情况下为类别类型，比如衣服是否满足用户品味、零件是否合格等），则称其为分类问题；如果预测结果是连续值（比如股票价格、环境温度和湿度变化、人的体重变化等），则叫作回归问题。

用于解决分类问题的最经典算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等算法，还有用于解决回归问题的逻辑回归、线性回归等算法。

2 非监督学习

对于某些问题，样本中并没有给出标准/非标准答案，只是给出了一些样本或数据，需要自己从样本中提取某些通用的规则，这种问题称为非监督学习。聚类算法、关联规则等诸多的机器学习算法均归于非监督学习。按照以上介绍的顺序，使用经典的鸢尾花数据集，将这些算法的应用和原理作详细介绍。以下按照监督学习中的分类和回归、非监督学习中的聚类降维和关联分析的顺序进行阐述。……