十大鲜为人知却功能强大的机器学习模型

本文转自：QuantML

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当我们谈论机器学习时，线性回归、决策树和神经网络这些常见的算法往往占据了主导地位。然而，除了这些众所周知的模型之外，还存在一些鲜为人知但功能强大的算法，它们能够以惊人的效率解决独特的挑战。在本文中，我们将探索一些最被低估但极具实用价值的机器学习算法，这些算法绝对值得你将其纳入工具箱。

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1. 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）

变分自编码器（VAE）是一种生成深度学习模型，旨在学习输入数据的潜在表示，并生成与训练数据相似的新数据样本。与标准自编码器不同，VAEs引入了随机性，通过学习一个概率潜在空间，其中编码器输出均值（μ）和方差（σ）而不是固定表示。

在训练过程中，从这些分布中随机抽取潜在向量，通过解码器生成多样化的输出。这使得VAEs在图像生成、数据增强、异常检测和潜在空间探索等任务中非常有效。

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2. 隔离森林（Isolation Forest, iForest）

隔离森林是一种基于树的异常检测算法，它比传统的聚类或基于密度的方法（如DBSCAN或单类SVM）更快地隔离异常值。它不是对正常数据进行建模，而是基于一个点在随机分割的空间中突出程度来主动隔离异常值。

该算法适用于高维数据，并且不需要标记数据，使其适用于无监督学习。

示例代码：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成数据（正常数据）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些异常值（异常点）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常数据和异常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔离森林异常检测")
plt.show()

隔离森林异常检测

应用场景：

• 识别信用卡欺诈交易。
• 检测网络入侵或恶意软件活动。
• 在质量控制中识别缺陷产品。
• 在健康数据中检测罕见疾病或异常情况。
• 标记异常股票市场活动以检测内幕交易。

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3. Tsetlin机器（Tsetlin Machine, TM）

Tsetlin机器（TM）算法由Granmo在2018年首次提出，基于Tsetlin自动机（TA）。与传统模型不同，它利用命题逻辑来检测复杂的模式，通过奖励和惩罚机制进行学习，从而改进其决策过程。

Tsetlin机器的一个关键优势是其低内存占用和高学习速度，使其在提供具有竞争力的预测性能的同时，效率极高。此外，它们的简单性使其能够无缝地实现在低功耗硬件上，使其成为节能AI应用的理想选择。

主要特点：

• 计算需求显著低于深度学习模型。
• 易于解释，因为它生成的是人类可读的规则，而不是复杂的方程式。
• 最适合构建小型AI系统。

有关此算法的详细信息，请访问其GitHub存储库并查阅相关研究论文。

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4. Random Kitchen Sinks, RKS

像支持向量机（SVM）和高斯过程这样的核方法功能强大，但由于昂贵的核计算，它们在处理大型数据集时面临挑战。随机厨房水槽（RKS）是一种巧妙的方法，它有效地近似核函数，使这些方法具有可扩展性。

RKS不是显式地计算核函数（这在计算上可能非常昂贵），而是使用随机傅里叶特征将数据投影到更高维度的特征空间。这允许模型在不进行大量计算的情况下近似非线性决策边界。

示例代码：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

# 生成合成数据（正常数据）
rng = np.random.RandomState(42)
X =0.3* rng.randn(100,2)
# 添加一些异常值（异常点）
X_outliers = rng.uniform(low=-4, high=4, size=(10,2))
# 合并正常数据和异常值
X = np.vstack([X, X_outliers])

iso_forest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
y_pred = iso_forest.fit_predict(X)

plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.xlabel("特征 1")
plt.ylabel("特征 2")
plt.title("隔离森林异常检测")
plt.show()

数据通过随机厨房水槽（RKS）转换

应用场景：

• 加速大型数据集上的SVM和核回归。
• 有效地近似RBF（径向基函数）核以实现可扩展的学习。
• 减少非线性模型的内存和计算成本。

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5. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

贝叶斯优化是一种顺序的、概率性的方法，用于优化昂贵的函数，例如深度学习或机器学习模型中的超参数调整。

与盲目地测试不同的参数值（如网格搜索或随机搜索）不同，贝叶斯优化使用概率模型（如高斯过程）对目标函数进行建模，并智能地选择最有希望的参数值。

应用场景：

• 超参数调整：比网格搜索/随机搜索更高效。
• A/B测试：无需浪费资源即可找到最佳变体。
• 自动化机器学习（AutoML）：为Google的AutoML等工具提供支持。

示例代码：

importnumpyasnp
frombayes_optimportBayesianOptimization

# 定义目标函数（例如，优化 x^2 * sin(x)）
defobjective_function(x):
return-(x**2* np.sin(x))

# 定义参数边界
param_bounds = {'x': (-5,5)}

# 初始化贝叶斯优化器
optimizer = BayesianOptimization(
f=objective_function,
pbounds=param_bounds,
random_state=42
)

# 运行优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 找到的最佳参数
print("最佳参数:", optimizer.max)

输出示例：

最佳参数: {'target': -23.97290882,'params': {'x': 4.9999284238296606}}

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6. 霍普菲尔德网络（Hopfield Networks）

霍普菲尔德网络是一种递归神经网络（RNN），它通过在内存中存储二进制模式，专门从事模式识别和错误校正。当给定一个新输入时，它会识别并检索最接近的存储模式，即使输入不完整或有噪声。这种能力称为自联想，使网络能够从部分或损坏的输入中重建完整模式。例如，如果对图像进行训练，它可以识别并恢复它们，即使某些部分缺失或扭曲。

应用场景：

• 记忆回忆系统：它有助于恢复损坏的图像或填补缺失的数据。
• 错误校正：用于电信中纠正传输错误。
• 神经科学模拟：模拟人类记忆过程。

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7. 自组织映射（Self-Organizing Maps, SOMs）

自组织映射（SoM）是一种神经网络，它使用无监督学习在低维（通常是2D）网格中组织和可视化高维数据。与依赖误差校正（如反向传播）的传统神经网络不同，SoMs使用竞争学习——神经元竞争以表示输入模式。

SOMs的一个关键特性是它们的邻域函数，它有助于保持数据中原始的结构和关系。这使得它们特别适用于聚类、模式识别和数据探索。

应用场景：

• 市场细分：识别不同的客户群体。
• 医学诊断：对患者症状进行聚类以检测疾病。
• 异常检测：检测制造中的欺诈或缺陷。

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8. 场感知因子分解机（Field-Aware Factorization Machines, FFMs）

场感知因子分解机（FFMs）是因子分解机（FMs）的一种扩展，专门设计用于高维、稀疏数据——通常出现在推荐系统和在线广告（CTR预测）中。

在标准的因子分解机（FMs）中，每个特征都有一个单一的潜在向量用于与所有其他特征进行交互。在FFMs中，每个特征有多个潜在向量，每个字段（特征组）一个。这种场感知性使FFMs能够更好地对不同特征组之间的交互进行建模。

应用场景：

• 推荐系统：被Netflix、YouTube和亚马逊使用。
• 广告：预测用户可能点击哪些广告。
• 电子商务：根据用户行为改进产品推荐。

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9. 条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）

条件随机场（CRFs）是一种用于结构化预测的概率模型。与传统的分类器不同，CRFs会考虑上下文，这使得它们适用于序列数据。

应用场景：

• 命名实体识别（NER）：识别文本中的实体。
• 图像标注：为图像中的对象分配标签。
• 语音识别：将音频信号转换为文本。

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10. 极限学习机（Extreme Learning Machines, ELMs）

极限学习机（ELMs）是一种前馈神经网络，它通过随机初始化隐藏层权重并仅学习输出权重来训练得极快。与传统的神经网络不同，ELMs不使用反向传播，这使得它们在训练速度上显著更快。

应用场景：

• 需要快速训练速度时（与深度学习相比）。
• 对于大型数据集的分类和回归任务。
• 当浅层模型（单隐藏层）足够时。
• 当不需要对隐藏层权重进行微调时。