В тази публикация ще разгледаме най-често срещаните алгоритми за машинно обучение и ще ги обясним накратко. Това ще ви помогне да разберете как работят и кога да ги използвате.
Алгоритмите за машинно обучение се използват широко в бизнеса и науката, за да се правят прогнози или препоръки.
Ако работите с данни или планирате да работите с данни в бъдеще, тогава трябва да знаете за машината алгоритми за обучение. Но не се притеснявайте, не е нужно да сте гениален математик, за да ги разберете!
В тази публикация в блога ще разбием 11 от най-често срещаните алгоритми за машинно обучение и ще ги обясним накратко. И така, независимо дали тепърва започвате наука за данните или сте опитен инженер, прочетете нататък за бърз курс по алгоритми за машинно обучение.
Ако сте като повечето професионалисти в областта на науката за данни, винаги търсите нови и иновативни начини да подобрите моделите си за машинно обучение. Но с толкова много различни алгоритми, от които да избирате, може да е трудно да знаете откъде да започнете.
В тази публикация в блога ще разгледаме единадесет от най-често срещаните алгоритми за машинно обучение и ще обясним накратко как работят.
Въоръжени с тези знания, вие ще можете да изберете правилния алгоритъм за съответната задача и да започнете да създавате по-добри модели по-бързо.
11 най-често срещани алгоритми за машинно обучение 2024 г
1. Линейна регресия
е най-разпространеният алгоритъм за машинно обучение. Използва се за моделиране на връзка между зависима променлива (y) и една или повече независими променливи (x). Целта е да се намери най-добрата линия, която да минимизира грешката между прогнозираните и действителните стойности.
Линейната регресия е прост и широко използван статистически метод за обучение. Моделите на линейна регресия се използват за описване на връзките между променливите чрез поставяне на линия към данните. Тези модели са популярни, защото са лесни за разбиране и тълкуване и могат да бъдат приложени към широк спектър от данни.
Линейната регресия е a мощен инструмент за разбиране на връзките между променливите, но има ограничения. Линейните модели правят предположения за данните, които може да не са верни и могат да бъдат предубедени от отклонения. В допълнение, линейните модели не могат да уловят нелинейни връзки между променливи.
Въпреки тези ограничения, линейната регресия все още е ценен инструмент за разбиране на данните. В този урок ще научим за линейната регресия и как да изградим линейни модели в R. Ще научим също за някои от ограниченията на линейната регресия и как да ги преодолеем.
2. Логистична регресия
е подобно на линейната регресия, но се използва, когато зависимата променлива е двоична (1 или 0). Целта е да се намери най-добрата линия, която максимизира вероятността от правилната прогноза.
Логистичната регресия е подобна на линейната регресия, но прогнозите, направени от логистичната регресия, не са непрекъснати. Вместо това те са дихотомични, което означава, че има само два възможни резултата.
Например, модел на логистична регресия може да се използва, за да се предвиди дали е или не имейлът е спам, въз основа на определени думи, които се появяват в имейла.
Логистичната регресия е мощен инструмент, но не е без своите ограничения. Едно от най-големите ограничения е, че може да се използва само за прогнозиране на дихотомични резултати. С други думи, той може само да предскаже дали дадено събитие ще се случи или не, а не колко вероятно е то да се случи.
Друго ограничение на логистичната регресия е, че тя приема, че всички променливи са независими една от друга.
Това не винаги е така в реалните масиви от данни. Въпреки своите ограничения, логистичната регресия е широко използвана статистическа техника и може да бъде много полезна при прогнозиране на събития.
3. Поддържащи векторни машини
са вид линеен алгоритъм за машинно обучение. Те се използват както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери хиперравнината, която максимизира границата между двата класа.
Машините за поддържащи вектори (SVM) са вид алгоритъм за контролирано обучение, който може да се използва както за задачи за класификация, така и за регресионни задачи. SVM са популярен избор за задачи за машинно обучение поради способността им да произвеждат точни резултати с относително малко данни.
SVM работят чрез картографиране на данни във високомерно пространство и след това намиране на хиперравнина, която най-добре разделя данните в класове. След това тази хиперплоскост се използва за прогнозиране на нови данни.
SVM също са ефективни в случаите, когато данните не са линейно отделими. В тези случаи SVM могат да използват трик на ядрото, за да трансформират данните, така че да станат линейно разделими. Обичайните ядра, използвани със SVM, включват ядрото на радиалната базисна функция (RBF) и ядрото на полинома.
SVM имат редица предимства пред други алгоритми за машинно обучение, включително:
– Способността за получаване на точни резултати с относително малко данни
– Възможност за работа с данни, които не са линейно разделими
– Възможността за използване на ядра за трансформиране на данните, така че да станат линейно разделими
SVM също имат някои недостатъци, включително:
– Необходимостта от внимателна настройка на хиперпараметрите
– Възможност за пренапасване, ако данните не са достатъчно големи
Също прочетено:
- Безплатна пробна версия на Jasper Ai
- Код на купон на Jasper AI
- LeadPages срещу Instapage
- Leadpages срещу Unbounce
- Най-добри AI писатели, софтуер за писане на съдържание
- Най-добрите инструменти за AI за копиране
- Най-добрите AI инструменти за автоматизиране на вашите Facebook реклами
- Ценообразуване на Content Studio
- Джаспър AI преглед
- Кои са най-добрите инструменти за въртене на статии
4. Наивни байесови класификатори
са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Те се основават на теоремата на Байеса и правят прогнози с помощта на вероятностен подход.
Както видяхме, наивният байесов класификатор е много прост и мощен инструмент за класификация. Ключовата идея зад класификатора е да се намери набор от тегла, които могат да се използват за разграничаване между два класа.
За да направим това, първо трябва да намерим набор от функции, които са полезни за разграничаване между двата класа.
След като намерим тези характеристики, можем да ги използваме за обучение на класификатор. Наивният класификатор на Байес е много популярен инструмент за класификация и често се използва в приложения за машинно обучение.
Основното предимство на наивния байесов класификатор е, че е много лесен за изпълнение и също така е много бърз за обучение. Класификаторът също е много устойчив на шум и отклонения. Класификаторът обаче има няколко недостатъка.
Първо, класификаторът прави силно предположение за независимостта на характеристиките. Това предположение често не е вярно на практика и може да доведе до лошо представяне. Второ, наивният класификатор на Байес не се мащабира добре до големи набори от данни.
Това е така, защото класификаторът трябва да изчисли вероятностите за всички характеристики в набора от данни, което може да отнеме много време. И накрая, наивният байесов класификатор може да бъде предубеден, ако данните за обучение не са представителни за данните от теста.
5. Дърветата на решенията
са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери дървото на решенията, което минимизира грешката.
Класификационните дървета се използват за предсказване на етикет на класа (напр. вид животно, тип автомобил).
Регресионните дървета се използват за прогнозиране на числова стойност (напр. цена, температура).
Дърветата за класификация и регресия се създават чрез обучение на алгоритъм върху набор от данни. Алгоритъмът търси модели в данните и използва тези модели, за да създаде дърво.
След това дървото се използва за прогнозиране на нови данни. Например, ако имате класификационно дърво, което предвижда типа животно въз основа на неговите характеристики, можете да използвате дървото, за да предскажете вида животно за нова точка от данни (напр. неизвестно животно).
За да прави прогнози, алгоритъмът просто следва пътя на дървото от корена до листата. Окончателната прогноза се прави чрез вземане на мнозинство от гласовете на листата (за класификационни дървета) или осредняване на стойностите на листата (за регресионни дървета).
Дърветата на решенията са мощни инструмент за решаване на проблеми, но не са перфектни. Един недостатък на дърветата за решения е, че те могат да надхвърлят данните за обучение.
Това означава, че дървото може да не се обобщава добре за нови данни и може да не е точно. За да избегнете прекомерно монтиране, е важно да използвате добра стратегия за кръстосано валидиране, когато обучавате дървото на решенията си.
6. Случайни гори
са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери гората, която минимизира грешката.
Случайните гори са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за задачи за класификация, така и за регресионни задачи. Този алгоритъм работи чрез създаване на набор от дървета за решения, всяко от които се обучава върху произволно подмножество от данни.
Окончателната прогноза след това се прави чрез осредняване на прогнозите на всички отделни дървета на решения. Този подход има няколко предимства пред други алгоритми за машинно обучение, включително подобрена точност и намалено преоборудване.
Случайните гори са мощен инструмент както за задачи за класификация, така и за регресия. Те имат способността да обработват големи набори от данни с много функции и могат също да се използват за подобряване на точността на други алгоритми за машинно обучение.
Освен това произволните гори са относително лесни за използване и тълкуване, което ги прави добър избор за много приложения.
7. Машини за усилване на градиента
са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери машината, която минимизира грешката.
Машините за повишаване на градиента са вид алгоритъм за машинно обучение, който може да се използва за създаване на прогнозни модели. Алгоритъмът работи, като последователно изгражда модели и след това ги комбинира, за да създаде краен модел.
Предимството на този подход е, че той може да помогне за намаляване на пренапасването, тъй като е по-малко вероятно всеки отделен модел да препоръча данните.
Свързани видеоклипове на алгоритми за машинно обучение:
8. Невронни мрежи
са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери невронната мрежа, която минимизира грешката.
Невронните мрежи са вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва за моделиране на сложни модели в данни. Невронните мрежи са подобни на други алгоритми за машинно обучение, но са съставени от голям брой взаимосвързани възли за обработка или неврони, които могат да се научат да разпознават модели на входни данни.
Невронните мрежи обикновено се използват за задачи като разпознаване на изображения, разпознаване на реч и машинен превод.
Невронните мрежи са мощен инструмент за машинно обучение, но те също са сложни алгоритми, които могат да бъдат трудни за разбиране и настройка. В тази публикация ще ви запознаем с някои от основите на невронните мрежи и как работят.
9. K-средства групиране
е вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намерят k-средните, които минимизират грешката.
Групирането на K-средни е вид неконтролирано обучение, което се използва, когато имате данни без етикет (т.е. данни без определени категории или групи). Целта на този алгоритъм е да намери клъстери в данните, като броят на клъстерите е представен от променливата K.
Алгоритъмът работи, като присвоява всяка точка от данни към клъстер и след това итеративно намира центроида на всеки клъстер. Този процес се повтаря, докато клъстерите престанат да се променят.
10. Намаляване на размерността
е вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери намаленото измерение, което минимизира грешката.
Има много начини за намаляване на размерността. Най-често срещаният метод е анализ на главните компоненти (PCA).
PCA е линейна трансформация, която трансформира данните в нова координатна система, така че най-голямата дисперсия чрез някаква проекция на данните да лежи върху първата ос, втората най-голяма дисперсия върху втората ос и т.н.
Други популярни методи за намаляване на размерността включват линеен дискриминантен анализ (LDA), картографиране на Sammon, факторизация на неотрицателна матрица (NMF), многомерно мащабиране (MDS), Isomap, локално линейно вграждане (LLE) и автоенкодери.
Намаляването на размерността често се използва като стъпка за предварителна обработка на алгоритмите за машинно обучение. Това може да помогне за подобряване на производителността на тези алгоритми, като намали шума в данните и направи моделите по-лесни за откриване.
Свързани видеоклипове на алгоритми за машинно обучение:
11. Учене с подсилване
е вид алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. Целта е да се намери подсилването, което минимизира грешката.
Ученето с подсилване е вид машинно обучение, което позволява на агентите да се учат от средата си чрез опити и грешки. Агентите получават награди за изпълнение на определени задачи, което ги стимулира да се научат как да изпълняват тези задачи ефективно.
Ученето с подсилване е приложено към различни проблемни области, включително роботика, игри и системи за управление.
Бързи връзки:
- Какво е машинно обучение? Как работи машинното обучение?
- AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение: какви са основните разлики?
- Каква е разликата между изкуствения интелект (AI) и машинното обучение
- Какво е електронно обучение? Знайте значението на ученето в образованието
Заключение: Алгоритми за машинно обучение 2024 г
В заключение, машинно обучение Алгоритмите са увлекателно изследване и имат много практически приложения. Въпреки че тази статия само надраска повърхността на тези сложни алгоритми, ние се надяваме, че вече имате основно разбиране за това как работят.
Ако искате да научите повече за машинното обучение или друга област на компютърните науки, не се колебайте да се свържете с нас.
Винаги се радваме да помогнем на начинаещите учени по данни да научат повече за тази вълнуваща област!
