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前言
本系列文章爲 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。由於各平臺 Markdown 解析差異，有些公式顯示效果不好，請到我 個人維護網站 查看。
監督學習算法
監督學習算法的定義是，給定一組輸入 x 和輸出 y，學習如何將其關聯起來，現在的大部分情況都是監督學習算法的範疇。
邏輯迴歸
很多的監督學習算法是基於估計概率分 布P(y|x) 的，假設參數服從高斯分佈，我們可以使用最大似然估計找到對於有參分佈族 P(y|x;θ) 最好的參數向量 θ，即用最大似然估計得到目標函數，優化這個目標函數。線性迴歸對應於高斯分佈分佈族，通過定義一族不同的概率分佈，可將線性迴歸擴展到分類情況中。
具體的做法就是將線性函數的輸出使用 sigmoid 函數（就是前文說的那個樣子像 S 型）將其壓縮到 (0, 1) 空間內，這就叫做邏輯迴歸。注意這個邏輯迴歸不是迴歸，而是用來解決分類問題。當然，線性迴歸也可以推廣爲 Softmax 迴歸，不是這裏的重點。
支持向量機
支持向量機是監督學習中關於分類與迴歸問題中重要的算法。與邏輯迴歸類似，這個模型也是基於線性函數的，不過輸出有所不同，不輸出概率，而是輸出類別，爲正正類，爲負負類。
核技巧，其實這是一個數學上的概念，用來增加維度區分不同數據，如下圖，區分下圖中左側的四個點，用的方法是增加一個維度，然後用平面分割，這與用一條曲線去分割沒什麼本質的區別，來自 視頻：
上面這樣做也會有一個問題，在數據量大且維數很多的情況下，會導致計算量急劇增大，這不好。核函數就是用來解決這個問題的，核函數只是用來計算映射到高維空間之後的內積的一種簡便方法，隱含着也從低緯到高維的映射，但其計算量可控，降低計算的複雜度，甚至把不可能的計算變爲可能，可以將低緯空間內線性不可分的兩類點變成線性可分的。
機器學習中最常用的核函數是高斯核（也稱徑向基函數），N(x;μ,∑) 是標準正態分佈，能夠把原始特徵映射到無窮維，能夠比較 u 和 v 的相似度，映射到 0 和 1：
其他監督學習算法
臨近迴歸：前面介紹過最近臨近迴歸，這也是一種非概率監督學習算法。K-最近鄰迴歸是一種可以用於分類或迴歸的算法，K-最近鄰算法就是從訓練集（根本就沒訓練，感覺叫訓練集都不太準確，應該叫樣本集）中找到與測試輸入的點最近的 K 個點，然後採用少數服從多數的思想，誰多就聽誰的（分類），或者求平均（迴歸），但是這在 K 取值不同的時候，得到的結果可能不同，因此 K 的選擇是比較重要的。這個方法的特點是訓練集可以趨近於無窮大，在比較好的情況下回收斂到貝葉斯錯誤率。這個方法需要訓練集較大，訓練集較少的情況下泛化程度不夠好；且其由於幾乎沒有訓練的過程，因此也不能學習出特徵中哪些是更有識別力的，無法找到關鍵屬性。
決策樹：決策樹會將輸入空間分成不重疊的子區域，葉節點和輸出區域一一對應。構建決策樹前需要根據信息增益的方法進行特徵選擇，然後生成決策樹，爲防止過擬合可能還需要進行剪枝。
總結
本文介紹了幾種最常見的監督學習算法。
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