In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen und erklären sie kurz und knapp. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, wie sie funktionieren und wann Sie sie verwenden.
Algorithmen des maschinellen Lernens werden in Wirtschaft und Wissenschaft häufig verwendet, um Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen.
Wenn Sie mit Daten arbeiten oder in Zukunft mit Daten arbeiten möchten, müssen Sie sich mit Maschinen auskennen Lernalgorithmen. Aber keine Sorge, Sie müssen kein genialer Mathematiker sein, um sie zu verstehen!
In diesem Blogbeitrag werden wir 11 der gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen aufschlüsseln und kurz erläutern. Egal, ob Sie gerade erst anfangen Datenwissenschaft oder Sie sind ein erfahrener Ingenieur, lesen Sie weiter für einen Crashkurs in maschinellen Lernalgorithmen.
Wenn Sie wie die meisten Data-Science-Experten sind, sind Sie immer auf der Suche nach neuen und innovativen Wegen, um Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern. Aber bei so vielen verschiedenen Algorithmen zur Auswahl kann es schwierig sein zu wissen, wo man anfangen soll.
In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf elf der gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen und erklären kurz und bündig, wie sie funktionieren.
Mit diesem Wissen sind Sie in der Lage, den richtigen Algorithmus für die jeweilige Aufgabe auszuwählen und schneller mit der Erstellung besserer Modelle zu beginnen.
Die 11 häufigsten Algorithmen für maschinelles Lernen 2024
1. Lineare Regression
ist der am weitesten verbreitete Algorithmus für maschinelles Lernen. Es wird verwendet, um eine Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen ( y) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen ( x) zu modellieren. Das Ziel besteht darin, die Linie der besten Anpassung zu finden, die den Fehler zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten minimiert.
Die lineare Regression ist eine einfache und weit verbreitete statistische Lernmethode. Lineare Regressionsmodelle werden verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu beschreiben, indem eine Linie an die Daten angepasst wird. Diese Modelle sind beliebt, weil sie leicht zu verstehen und zu interpretieren sind und auf eine Vielzahl von Daten angewendet werden können.
Lineare Regression ist a leistungsfähiges Werkzeug zum Verständnis der Beziehungen zwischen Variablen, hat aber Einschränkungen. Lineare Modelle machen Annahmen über die Daten, die möglicherweise nicht wahr sind, und sie können durch Ausreißer verzerrt sein. Darüber hinaus können lineare Modelle nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen nicht erfassen.
Trotz dieser Einschränkungen ist die lineare Regression immer noch ein wertvolles Werkzeug zum Verständnis von Daten. In diesem Tutorial lernen wir die lineare Regression kennen und erfahren, wie man lineare Modelle in R erstellt. Wir lernen auch einige der Einschränkungen der linearen Regression kennen und wie man sie überwindet.
2. Logistische Regression
ähnelt der linearen Regression, wird jedoch verwendet, wenn die abhängige Variable binär ist (1 oder 0). Das Ziel ist es, die Linie der besten Anpassung zu finden, die die Wahrscheinlichkeit der richtigen Vorhersage maximiert.
Die logistische Regression ähnelt der linearen Regression, aber die Vorhersagen der logistischen Regression sind nicht kontinuierlich. Stattdessen sind sie dichotom, was bedeutet, dass es nur zwei mögliche Ergebnisse gibt.
Beispielsweise kann ein logistisches Regressionsmodell verwendet werden, um vorherzusagen, ob eine E-Mail ist Spam, basierend auf bestimmten Wörtern, die in der E-Mail erscheinen.
Die logistische Regression ist ein mächtiges Werkzeug, aber es ist nicht ohne Einschränkungen. Eine der größten Einschränkungen besteht darin, dass es nur zur Vorhersage dichotomer Ergebnisse verwendet werden kann. Mit anderen Worten, es kann nur vorhergesagt werden, ob ein Ereignis eintreten wird oder nicht, nicht wie wahrscheinlich es ist.
Eine weitere Einschränkung der logistischen Regression besteht darin, dass davon ausgegangen wird, dass alle Variablen unabhängig voneinander sind.
Dies ist in realen Datensätzen nicht immer der Fall. Trotz ihrer Einschränkungen ist die logistische Regression eine weit verbreitete statistische Technik und kann bei der Vorhersage von Ereignissen sehr hilfreich sein.
3. Unterstützung von Vektormaschinen
sind eine Art linearer maschineller Lernalgorithmen. Sie werden sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet. Das Ziel besteht darin, die Hyperebene zu finden, die den Abstand zwischen den beiden Klassen maximiert.
Support Vector Machines (SVMs) sind eine Art überwachter Lernalgorithmus, der sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden kann. SVMs sind eine beliebte Wahl für maschinelle Lernaufgaben, da sie mit relativ wenigen Daten genaue Ergebnisse liefern können.
SVMs arbeiten, indem sie Daten in einen hochdimensionalen Raum abbilden und dann eine Hyperebene finden, die die Daten am besten in Klassen aufteilt. Diese Hyperebene wird dann verwendet, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen.
SVMs sind auch in Fällen effektiv, in denen die Daten nicht linear trennbar sind. In diesen Fällen können SVMs einen Kernel-Trick verwenden, um die Daten so zu transformieren, dass sie linear trennbar werden. Übliche Kernel, die mit SVMs verwendet werden, umfassen den Radial Basis Function (RBF)-Kernel und den Polynom-Kernel.
SVMs haben eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen maschinellen Lernalgorithmen, darunter:
– Die Fähigkeit, mit relativ wenigen Daten genaue Ergebnisse zu erzielen
– Die Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten, die nicht linear trennbar sind
– Die Fähigkeit, Kernel zu verwenden, um die Daten so zu transformieren, dass sie linear trennbar werden
SVMs haben auch einige Nachteile, darunter:
– Die Notwendigkeit einer sorgfältigen Abstimmung von Hyperparametern
– Das Potenzial für Overfitting, wenn die Daten nicht ausreichend groß sind
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4. Naive-Bayes-Klassifikatoren
sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Sie basieren auf dem Bayes'schen Theorem und treffen Vorhersagen, indem sie einen probabilistischen Ansatz verwenden.
Wie wir gesehen haben, ist der naive Bayes-Klassifikator ein sehr einfaches und leistungsfähiges Klassifikationswerkzeug. Die Schlüsselidee hinter dem Klassifikator besteht darin, eine Reihe von Gewichtungen zu finden, die verwendet werden können, um zwischen zwei Klassen zu unterscheiden.
Dazu müssen wir zunächst eine Reihe von Merkmalen finden, die für die Unterscheidung zwischen den beiden Klassen nützlich sind.
Sobald wir diese Merkmale gefunden haben, können wir sie verwenden, um einen Klassifikator zu trainieren. Der naive Bayes-Klassifikator ist ein sehr beliebtes Werkzeug zur Klassifizierung und wird häufig in Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet.
Der entscheidende Vorteil des naiven Bayes-Klassifikators besteht darin, dass er sehr einfach zu implementieren und auch sehr schnell zu trainieren ist. Der Klassifikator ist auch sehr robust gegenüber Rauschen und Ausreißern. Der Klassifikator hat jedoch einige Nachteile.
Erstens macht der Klassifikator eine starke Annahme über die Unabhängigkeit der Merkmale. Diese Annahme trifft in der Praxis oft nicht zu und kann zu schlechter Leistung führen. Zweitens lässt sich der naive Bayes-Klassifikator nicht gut auf große Datensätze skalieren.
Dies liegt daran, dass der Klassifikator die Wahrscheinlichkeiten für alle Merkmale im Datensatz berechnen muss, was sehr zeitaufwändig sein kann. Schließlich kann der naive Bayes-Klassifikator verzerrt sein, wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die Testdaten sind.
5. Entscheidungsbäume
sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Ziel ist es, den Entscheidungsbaum zu finden, der den Fehler minimiert.
Klassifikationsbäume werden verwendet, um eine Klassenbezeichnung (z. B. Tierart, Autoart) vorherzusagen.
Regressionsbäume werden verwendet, um einen numerischen Wert (z. B. Preis, Temperatur) vorherzusagen.
Klassifikations- und Regressionsbäume werden erstellt, indem ein Algorithmus auf einem Datensatz trainiert wird. Der Algorithmus sucht nach Mustern in den Daten und verwendet diese Muster, um einen Baum zu erstellen.
Der Baum wird dann verwendet, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen. Wenn Sie beispielsweise einen Klassifikationsbaum haben, der die Tierart auf der Grundlage seiner Merkmale vorhersagt, können Sie den Baum verwenden, um die Tierart für einen neuen Datenpunkt (z. B. ein unbekanntes Tier) vorherzusagen.
Um Vorhersagen zu treffen, folgt der Algorithmus einfach dem Pfad des Baums von der Wurzel bis zu den Blättern. Die endgültige Vorhersage wird gemacht, indem das Mehrheitsvotum der Blätter genommen wird (für Klassifikationsbäume) oder die Werte der Blätter gemittelt werden (für Regressionsbäume).
Entscheidungsbäume sind mächtig Werkzeug zur Lösung von Problemen, aber sie sind nicht perfekt. Ein Nachteil von Entscheidungsbäumen ist, dass sie die Trainingsdaten überanpassen können.
Dies bedeutet, dass der Baum möglicherweise nicht gut auf neue Daten generalisiert werden kann und möglicherweise nicht genau ist. Um eine Überanpassung zu vermeiden, ist es wichtig, beim Trainieren Ihres Entscheidungsbaums eine gute Kreuzvalidierungsstrategie anzuwenden.
6. Zufällige Wälder
sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Das Ziel besteht darin, die Gesamtstruktur zu finden, die den Fehler minimiert.
Random Forests sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Dieser Algorithmus funktioniert, indem er eine Reihe von Entscheidungsbäumen erstellt, von denen jeder mit einer zufälligen Teilmenge der Daten trainiert wird.
Die endgültige Vorhersage erfolgt dann durch Mitteln der Vorhersagen aller einzelnen Entscheidungsbäume. Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile gegenüber anderen maschinellen Lernalgorithmen, einschließlich verbesserter Genauigkeit und verringerter Überanpassung.
Random Forests sind ein leistungsfähiges Werkzeug für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Sie sind in der Lage, große Datensätze mit vielen Funktionen zu verarbeiten, und sie können auch verwendet werden, um die Genauigkeit anderer maschineller Lernalgorithmen zu verbessern.
Darüber hinaus sind zufällige Gesamtstrukturen relativ einfach zu verwenden und zu interpretieren, was sie zu einer guten Wahl für viele Anwendungen macht.
7. Maschinen zur Steigerung des Gradienten
sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Ziel ist es, die Maschine zu finden, die den Fehler minimiert.
Gradient Boosting Machines sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden kann. Der Algorithmus baut Modelle nacheinander auf und kombiniert sie dann, um ein endgültiges Modell zu erstellen.
Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er dazu beitragen kann, die Überanpassung zu reduzieren, da die Wahrscheinlichkeit einer Überanpassung der Daten durch jedes einzelne Modell geringer ist.
Verwandte Videos von Algorithmen für maschinelles Lernen:
8. Neuronale Netze
sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Ziel ist es, das neuronale Netz zu finden, das den Fehler minimiert.
Neuronale Netze sind eine Art maschineller Lernalgorithmus, der verwendet wird, um komplexe Muster in Daten zu modellieren. Neuronale Netze ähneln anderen maschinellen Lernalgorithmen, bestehen jedoch aus einer großen Anzahl miteinander verbundener Verarbeitungsknoten oder Neuronen, die lernen können, Muster von Eingabedaten zu erkennen.
Neuronale Netze werden häufig für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und maschinelle Übersetzung verwendet.
Neuronale Netze sind ein leistungsstarkes Werkzeug für maschinelles Lernen, aber sie sind auch komplexe Algorithmen, die schwer zu verstehen und abzustimmen sind. In diesem Beitrag stellen wir einige der Grundlagen neuronaler Netze und ihre Funktionsweise vor.
9. K-bedeutet Clustering
ist eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Das Ziel ist es, die k-Means zu finden, die den Fehler minimieren.
K-Means-Clustering ist eine Art des unüberwachten Lernens, das verwendet wird, wenn Sie unbeschriftete Daten haben (dh Daten ohne definierte Kategorien oder Gruppen). Das Ziel dieses Algorithmus ist es, Cluster in den Daten zu finden, wobei die Anzahl der Cluster durch die Variable K dargestellt wird.
Der Algorithmus arbeitet, indem er jeden Datenpunkt einem Cluster zuweist und dann iterativ den Schwerpunkt jedes Clusters findet. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis sich die Cluster nicht mehr ändern.
10. Dimensionsreduktion
ist eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Das Ziel besteht darin, die reduzierte Dimension zu finden, die den Fehler minimiert.
Es gibt viele Möglichkeiten, eine Dimensionsreduktion durchzuführen. Die gebräuchlichste Methode ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA).
PCA ist eine lineare Transformation, die die Daten in ein neues Koordinatensystem transformiert, so dass die größte Varianz durch eine Projektion der Daten auf der ersten Achse zu liegen kommt, die zweitgrößte Varianz auf der zweiten Achse und so weiter.
Andere beliebte Methoden zur Dimensionsreduktion sind Lineare Diskriminanzanalyse (LDA), Sammon-Mapping, Nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF), Multidimensionale Skalierung (MDS), Isomap, Locally Linear Embedding (LLE) und Autoencoder.
Die Dimensionsreduktion wird häufig als Vorverarbeitungsschritt für maschinelle Lernalgorithmen verwendet. Es kann helfen, die Leistung dieser Algorithmen zu verbessern, indem es das Rauschen in den Daten reduziert und die Erkennung von Mustern erleichtert.
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11. Verstärkungslernen
ist eine Art maschineller Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet wird. Das Ziel ist es, die Verstärkung zu finden, die den Fehler minimiert.
Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, das es Agenten ermöglicht, durch Versuch und Irrtum von ihrer Umgebung zu lernen. Agenten erhalten Belohnungen für die Erledigung bestimmter Aufgaben, was sie dazu anregt, zu lernen, wie sie diese Aufgaben effizient erledigen können.
Reinforcement Learning wurde auf eine Vielzahl von Problembereichen angewendet, darunter Robotik, Spiele und Kontrollsysteme.
Quick-Links:
- Was ist maschinelles Lernen? Wie funktioniert maschinelles Lernen?
- KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was sind die Hauptunterschiede?
- Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen
- Was ist E-Learning? Kennen Sie die Bedeutung des Lernens in der Bildung
Fazit: Machine Learning Algorithmen 2024
Abschließend Maschinelles Lernen Algorithmen sind eine faszinierende Studie und haben viele praktische Anwendungen. Obwohl dieser Artikel nur an der Oberfläche dieser komplexen Algorithmen gekratzt hat, hoffen wir, dass Sie jetzt ein grundlegendes Verständnis dafür haben, wie sie funktionieren.
Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen oder einen anderen Bereich der Informatik erfahren möchten, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.
Wir freuen uns immer, angehenden Datenwissenschaftlern dabei zu helfen, mehr über dieses spannende Gebiet zu lernen!
