摘要：在谈论机器学习（ML）时，很多人可能会首先想到深度学习（DL）或者是复杂的神经网络，但其实，很多我们今天常用的机器学习算法都有着悠久的历史。这些传统的机器学习模型，虽然起源早且看似简单，但它们的经典性和有效性至今仍然影响着我们的决策。今天，让我们来聊聊那些“老

在谈论机器学习（ML）时，很多人可能会首先想到深度学习（DL）或者是复杂的神经网络，但其实，很多我们今天常用的机器学习算法都有着悠久的历史。这些传统的机器学习模型，虽然起源早且看似简单，但它们的经典性和有效性至今仍然影响着我们的决策。今天，让我们来聊聊那些“老前辈”算法，它们如何帮助我们通过数据做出精准的预测。

传统机器学习 VS 深度学习

首先，我们可以把机器学习的模型分为两大类：传统统计模型和模仿人类神经智能的深度学习模型。传统机器学习更多的是通过数学和统计学来做数据的预测或分类，简单来说，就是通过对现实世界现象的数学建模来指导我们做出决策。而深度学习则是通过模拟人类大脑神经网络的方式，来进行更为复杂的数据处理和决策。

但今天，我们重点关注的是传统机器学习模型，这些模型有着深厚的历史背景，并且至今仍广泛应用于各个领域。

线性回归

其中最经典的无疑是线性回归模型。其实，线性回归的起源可以追溯到19世纪末。英国数学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）和弗朗西斯·高尔顿（Sir Francis Galton）的贡献，让这一算法成为了机器学习中最基础的工具之一。线性回归模型通过数学公式来描述两个或多个变量之间的关系，它的简单和直观让它一直是数据分析和预测的首选工具。

有趣的是，卡尔·皮尔逊不仅仅是回归分析的奠基人，他还发明了主成分分析（PCA），这是一种用于降维的学习方法，能够有效减少数据集中的维度，帮助我们更好地理解数据。虽然皮尔逊在现代社会中有一些不太光彩的历史，但不可否认的是，他的贡献为今天的机器学习奠定了基础。

贝叶斯分类器

接下来说到一个同样经典的算法——朴素贝叶斯分类器。这个算法的理论基础来源于18世纪英国统计学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出的条件概率定理。到了20世纪60年代，这一算法才开始被应用到机器学习领域。它的主要思想是通过已知的先验概率来预测未知事件，简单又高效，非常适合处理大规模的分类问题，至今仍被广泛使用。

KNN与K-means

然后，我们不得不提的是K最近邻（KNN）算法，这也是机器学习中最简单且直观的分类算法之一。它的出现可以追溯到1951年，当时由统计学家伊芙琳·菲克斯（Evelyn Fix）和约瑟夫·霍奇斯（Joseph Lawson Hodges Jr.）提出，最初是为美国军方做的一项技术分析报告。KNN的基本思想就是，如果一个数据点与其他已知类别的数据点距离较近，那么它就可能属于相同的类别。

除了KNN，另一个同样经典的算法是K-means聚类算法。这是一种基于距离的聚类算法，最早由加利福尼亚大学洛杉矶分校的数学家詹姆斯·麦奎恩（James MacQueen）在1967年提出。K-means的核心思想是通过计算数据点之间的距离，将数据自动分成不同的类别，它在数据挖掘和无监督学习中有着广泛的应用。

经典算法的现代表现

你可能会想，既然这些算法已经诞生了这么久，为什么它们今天还如此流行呢？原因其实很简单——这些算法简洁、有效且易于实现。尽管深度学习近年来备受关注，但这些经典算法仍然在很多场景中占据着主导地位，特别是在数据量较小、模型训练资源有限的情况下，它们依然能够提供精准的预测。

更重要的是，这些经典算法的应用已经不局限于传统的统计学领域，它们已经深入到金融、医疗、社交网络等各个行业。无论是你在做市场分析，还是在开发智能推荐系统，这些算法都能派上用场。

通过回顾这些经典的机器学习模型，我们可以发现，它们并非是“过时”的产物，而是具有持久生命力的基础工具。无论是回归分析、朴素贝叶斯分类器，还是KNN和K-means，它们在现代机器学习中依然发挥着不可替代的作用。对于想要深入了解机器学习的初学者来说，了解这些经典算法，不仅能帮助你打下扎实的基础，更能帮助你在实际应用中更好地解决问题。

机器学习的世界很大，今天你学到了传统算法的“老前辈”，接下来，或许你会对深度学习的“大咖”更加感兴趣。那么，开始探索吧！

来源：前端达人