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。
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。
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：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 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：
-
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：
- 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。
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。
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：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler
# 生成一个非线性可分的数据集
X, y = make_moons(n_samples=
1000, noise=0.2, random_state=42)
# 应用随机厨房水槽（RKS）进行核近似
rks = RBFSampler(gamma=1.6, n_components=500, random_state=42)
X_rks = rks.fit_transform(X)
# 使用PCA可视化转换后的特征空间
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_rks)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, edgecolors='k', alpha=0.6)
plt.title("数据通过随机厨房水槽（RKS）转换")
plt.xlabel("主成分 1")
plt.ylabel("主成分 2")
plt.show()
print("原始数据形状:", X.shape)
print("转换后的数据形状（RKS特征）:", X_rks.shape)
数据通过随机厨房水槽（RKS）转换应用场景：
- 有效地近似RBF（径向基函数）核以实现可扩展的学习。
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：
-
自动化机器学习（AutoML）：为Google的AutoML等工具提供支持。
示例代码：
import numpy as np
from bayes_opt import BayesianOptimization
# 定义目标函数（例如，优化 x^2 * sin(x)）
def objective_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}}
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。
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：
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。
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：
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：
