In dit bericht bekijken we de meest voorkomende algoritmen voor machine learning en leggen we ze in een notendop uit. Dit zal u helpen begrijpen hoe ze werken en wanneer u ze moet gebruiken.
Machine learning-algoritmen worden veel gebruikt in het bedrijfsleven en de wetenschap om voorspellingen of aanbevelingen te doen.
Als u met gegevens werkt, of van plan bent om in de toekomst met gegevens te werken, moet u meer weten over machine algoritmen leren. Maar maak je geen zorgen, je hoeft geen geniale wiskundige te zijn om ze te begrijpen!
In deze blogpost zullen we 11 van de meest voorkomende machine learning-algoritmen opsplitsen en in een notendop uitleggen. Dus of je nu net begint in data science of je bent een ervaren ingenieur, lees verder voor een spoedcursus in algoritmen voor machine learning.
Als u net als de meeste datawetenschapsprofessionals bent, bent u altijd op zoek naar nieuwe en innovatieve manieren om uw machine learning-modellen te verbeteren. Maar met zoveel verschillende algoritmen om uit te kiezen, kan het moeilijk zijn om te weten waar te beginnen.
In deze blogpost bekijken we elf van de meest voorkomende algoritmen voor machine learning en leggen we in een notendop uit hoe ze werken.
Gewapend met deze kennis kunt u het juiste algoritme voor de taak kiezen en sneller aan de slag om betere modellen te bouwen.
11 meest voorkomende machine learning-algoritmen 2024
1. Lineaire regressie
is het meest gebruikte algoritme voor machine learning. Het wordt gebruikt om een relatie tussen een afhankelijke variabele ( y) en een of meer onafhankelijke variabelen ( x) te modelleren. Het doel is om de best passende lijn te vinden die de fout tussen de voorspelde waarden en de werkelijke waarden minimaliseert.
Lineaire regressie is een eenvoudige en veelgebruikte statistische leermethode. Lineaire regressiemodellen worden gebruikt om relaties tussen variabelen te beschrijven door een lijn op de gegevens te plaatsen. Deze modellen zijn populair omdat ze gemakkelijk te begrijpen en te interpreteren zijn en kunnen worden toegepast op een breed scala aan gegevens.
Lineaire regressie is a krachtig gereedschap voor het begrijpen van de relaties tussen variabelen, maar het heeft beperkingen. Lineaire modellen maken aannames over de gegevens die mogelijk niet waar zijn, en ze kunnen vertekend zijn door uitschieters. Bovendien kunnen lineaire modellen geen niet-lineaire relaties tussen variabelen vastleggen.
Ondanks deze beperkingen is lineaire regressie nog steeds een waardevol hulpmiddel om gegevens te begrijpen. In deze tutorial zullen we leren over lineaire regressie en hoe we lineaire modellen in R kunnen bouwen. We zullen ook leren over enkele van de beperkingen van lineaire regressie en hoe deze te overwinnen.
2. Logistieke regressie
is vergelijkbaar met lineaire regressie, maar wordt gebruikt wanneer de afhankelijke variabele binair is (1 of 0). Het doel is om de best passende lijn te vinden die de kans op de juiste voorspelling maximaliseert.
Logistische regressie is vergelijkbaar met lineaire regressie, maar de voorspellingen van logistische regressie zijn niet continu. In plaats daarvan zijn ze dichotoom, wat betekent dat er maar twee mogelijke uitkomsten zijn:.
Een logistisch regressiemodel kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te voorspellen of een e-mail is spam, gebaseerd op bepaalde woorden die in de e-mail voorkomen.
Logistieke regressie is een krachtig hulpmiddel, maar het is niet zonder beperkingen. Een van de grootste beperkingen is dat het alleen kan worden gebruikt om dichotome uitkomsten te voorspellen. Met andere woorden, het kan alleen voorspellen of een gebeurtenis zal plaatsvinden, niet hoe waarschijnlijk het is dat deze zal plaatsvinden.
Een andere beperking van logistische regressie is dat deze ervan uitgaat dat alle variabelen onafhankelijk van elkaar zijn.
Dit is niet altijd het geval in real-world datasets. Ondanks zijn beperkingen is logistische regressie een veelgebruikte statistische techniek en kan het zeer nuttig zijn bij het voorspellen van gebeurtenissen.
3. Ondersteuning van vectormachines
zijn een soort lineair algoritme voor machine learning. Ze worden gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om het hypervlak te vinden dat de marge tussen de twee klassen maximaliseert.
Ondersteuningsvectormachines (SVM's) zijn een soort begeleid leeralgoritme dat kan worden gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. SVM's zijn een populaire keuze voor machine learning-taken vanwege hun vermogen om nauwkeurige resultaten te produceren met relatief weinig gegevens.
SVM's werken door gegevens in een hoogdimensionale ruimte in kaart te brengen en vervolgens een hypervlak te vinden dat de gegevens het beste in klassen scheidt. Dit hypervlak wordt vervolgens gebruikt om voorspellingen te doen op nieuwe gegevens.
SVM's zijn ook effectief in gevallen waarin de gegevens niet lineair scheidbaar zijn. In deze gevallen kunnen SVM's een kerneltruc gebruiken om de gegevens te transformeren zodat ze lineair scheidbaar worden. Veelgebruikte kernels die met SVM's worden gebruikt, zijn de Radial Basis Function (RBF) -kernel en de polynoomkernel.
SVM's hebben een aantal voordelen ten opzichte van andere algoritmen voor machine learning, waaronder:
– De mogelijkheid om nauwkeurige resultaten te produceren met relatief weinig gegevens
– De mogelijkheid om te werken met gegevens die niet lineair scheidbaar zijn
- De mogelijkheid om kernels te gebruiken om de gegevens te transformeren zodat deze lineair scheidbaar worden
SVM's hebben ook enkele nadelen, waaronder:
– De noodzaak van zorgvuldige afstemming van hyperparameters
– De kans op overfitting als de gegevens niet voldoende groot zijn
Lees ook:
- Gratis proefversie van Jasper Ai
- Jasper AI-kortingscode
- LeadPages versus Instapage
- Leadpages versus Unbounce
- Beste AI-schrijvers, software voor het schrijven van inhoud
- Beste AI Copywriting-tools
- Beste AI-tools om uw Facebook-advertenties te automatiseren
- Content Studio-prijzen
- Jasper AI-recensie
- Wat zijn de beste hulpmiddelen voor het spinnen van artikelen?
4. Naïeve Bayes-classificaties
zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Ze zijn gebaseerd op de stelling van Bayes en doen voorspellingen met behulp van een probabilistische benadering.
Zoals we hebben gezien, is de naïeve Bayes-classificatie een zeer eenvoudig en krachtig hulpmiddel voor classificatie. Het belangrijkste idee achter de classificatie is het vinden van een set gewichten die kan worden gebruikt om onderscheid te maken tussen twee klassen.
Om dit te doen, moeten we eerst een reeks functies vinden die nuttig zijn om onderscheid te maken tussen de twee klassen.
Zodra we deze functies hebben gevonden, kunnen we ze gebruiken om een classifier te trainen. De naïeve Bayes-classificatie is een zeer populair hulpmiddel voor classificatie en wordt vaak gebruikt in toepassingen voor machine learning.
Het belangrijkste voordeel van de naïeve Bayes-classificator is dat het heel eenvoudig te implementeren is en ook erg snel te trainen is. De classifier is ook zeer robuust tegen ruis en uitbijters. De classifier heeft echter enkele nadelen.
Ten eerste maakt de classifier een sterke aanname over de onafhankelijkheid van de kenmerken. Deze aanname is in de praktijk vaak niet waar en kan leiden tot slechte prestaties. Ten tweede kan de naïeve Bayes-classifier niet goed worden geschaald naar grote datasets.
Dit komt omdat de classifier de kansen moet berekenen voor alle functies in de dataset, wat erg tijdrovend kan zijn. Ten slotte kan de naïeve Bayes-classificator bevooroordeeld zijn als de trainingsgegevens niet representatief zijn voor de testgegevens.
5. Beslisbomen
zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om de beslisboom te vinden die de fout minimaliseert.
Classificatiebomen worden gebruikt om een klassenlabel te voorspellen (bijv. type dier, type auto).
Regressiebomen worden gebruikt om een numerieke waarde (bijvoorbeeld prijs, temperatuur) te voorspellen.
Classificatie- en regressiebomen worden gemaakt door een algoritme op een dataset te trainen. Het algoritme zoekt naar patronen in de gegevens en gebruikt die patronen om een boom te creëren.
De boom wordt vervolgens gebruikt om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. Als u bijvoorbeeld een classificatieboom hebt die het type dier voorspelt op basis van zijn kenmerken, kunt u de boom gebruiken om het type dier te voorspellen voor een nieuw gegevenspunt (bijvoorbeeld een onbekend dier).
Om voorspellingen te doen, volgt het algoritme eenvoudig het pad van de boom van de wortel naar de bladeren. De uiteindelijke voorspelling wordt gedaan door de meerderheid van de bladeren te nemen (voor classificatiebomen) of door de waarden van de bladeren te middelen (voor regressiebomen).
Beslisbomen zijn een krachtig hulpmiddel voor het oplossen van problemen, maar ze zijn niet perfect. Een nadeel van beslisbomen is dat ze de trainingsgegevens kunnen overvullen.
Dit betekent dat de boom mogelijk niet goed generaliseert naar nieuwe gegevens en mogelijk niet nauwkeurig is. Om overfitting te voorkomen, is het belangrijk om een goede kruisvalidatiestrategie te gebruiken bij het trainen van uw beslisboom.
6. Willekeurige bossen
zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om het forest te vinden dat de fout minimaliseert.
Willekeurige forests zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. Dit algoritme werkt door een reeks beslissingsbomen te maken, die elk worden getraind op een willekeurige subset van de gegevens.
De uiteindelijke voorspelling wordt vervolgens gedaan door het gemiddelde te nemen van de voorspellingen van alle individuele beslisbomen. Deze aanpak heeft verschillende voordelen ten opzichte van andere algoritmen voor machine learning, waaronder verbeterde nauwkeurigheid en minder overfitting.
Willekeurige forests zijn een krachtig hulpmiddel voor zowel classificatie- als regressietaken. Ze kunnen grote datasets met veel functies aan en kunnen ook worden gebruikt om de nauwkeurigheid van andere algoritmen voor machine learning te verbeteren.
Bovendien zijn willekeurige forests relatief eenvoudig te gebruiken en te interpreteren, waardoor ze voor veel toepassingen een goede keuze zijn.
7. Gradiëntverhogende machines
zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om de machine te vinden die de fout minimaliseert.
Gradient boosting-machines zijn een soort machine learning-algoritme dat kan worden gebruikt om voorspellende modellen te maken. Het algoritme werkt door achtereenvolgens modellen te bouwen en ze vervolgens te combineren om een definitief model te creëren.
Het voordeel van deze benadering is dat het kan helpen om overfitting te verminderen, aangezien het minder waarschijnlijk is dat elk afzonderlijk model de gegevens overfit.
Gerelateerde video's van machine learning-algoritmen:
8. Neurale netwerken
zijn een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om het neurale netwerk te vinden dat de fout minimaliseert.
Neurale netwerken zijn een soort machine learning-algoritme dat wordt gebruikt om complexe patronen in gegevens te modelleren. Neurale netwerken zijn vergelijkbaar met andere algoritmen voor machine learning, maar ze zijn samengesteld uit een groot aantal onderling verbonden verwerkingsknooppunten, of neuronen, die patronen van invoergegevens kunnen leren herkennen.
Neurale netwerken worden vaak gebruikt voor taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en machinevertaling.
Neurale netwerken zijn een krachtig hulpmiddel voor machine learning, maar het zijn ook complexe algoritmen die moeilijk te begrijpen en af te stemmen kunnen zijn. In dit bericht introduceren we enkele basisprincipes van neurale netwerken en hoe ze werken.
9. K-betekent clustering
is een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om de k-gemiddelden te vinden die de fout minimaliseren.
K-means clustering is een vorm van niet-gesuperviseerd leren, dat wordt gebruikt wanneer u niet-gelabelde gegevens hebt (dwz gegevens zonder gedefinieerde categorieën of groepen). Het doel van dit algoritme is om clusters in de gegevens te vinden, waarbij het aantal clusters wordt weergegeven door de variabele K.
Het algoritme werkt door elk gegevenspunt aan een cluster toe te wijzen en vervolgens iteratief het zwaartepunt van elk cluster te vinden. Dit proces wordt herhaald totdat de clusters niet meer veranderen.
10. Dimensionaliteitsreductie
is een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om de gereduceerde dimensie te vinden die de fout minimaliseert.
Er zijn veel manieren om dimensionaliteitsreductie uit te voeren. De meest gebruikte methode is Principal Component Analysis (PCA).
PCA is een lineaire transformatie die de gegevens omzet in een nieuw coördinatensysteem, zodat de grootste variantie door een projectie van de gegevens op de eerste as komt te liggen, de op één na grootste variantie op de tweede as, enzovoort.
Andere populaire methoden voor dimensionaliteitsreductie zijn onder meer lineaire discriminerende analyse (LDA), Sammon-mapping, niet-negatieve matrixfactorisatie (NMF), multidimensionale schaling (MDS), Isomap, lokaal lineaire inbedding (LLE) en auto-encoders.
Dimensionaliteitsreductie wordt vaak gebruikt als een voorbewerkingsstap voor machine learning-algoritmen. Het kan helpen om de prestaties van deze algoritmen te verbeteren door de ruis in de gegevens te verminderen en de patronen gemakkelijker te detecteren te maken.
Gerelateerde video's van machine learning-algoritmen:
11. Versterkend leren
is een type machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie als regressie. Het doel is om de versterking te vinden die de fout minimaliseert.
Reinforcement learning is een vorm van machine learning waarmee agenten door vallen en opstaan kunnen leren van hun omgeving. Agenten ontvangen beloningen voor het voltooien van bepaalde taken, wat hen stimuleert om te leren hoe ze die taken efficiënt kunnen uitvoeren.
Reinforcement learning is toegepast op verschillende probleemdomeinen, waaronder: robotica, gamen en besturingssystemen.
Quick Links:
- Wat is machinaal leren? Hoe machine learning werkt?
- AI versus machinaal leren versus diep leren: wat zijn de belangrijkste verschillen?
- Wat is het verschil tussen kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren?
- Wat is e-learning? Ken het belang van leren in het onderwijs
Conclusie: Machine Learning-algoritmen 2024
Concluderend machine learning algoritmen zijn een fascinerende studie en hebben veel praktische toepassingen. Hoewel dit artikel slechts het oppervlak van deze complexe algoritmen heeft bekrast, hopen we dat je nu een basiskennis hebt van hoe ze werken.
Als u meer wilt weten over machine learning of een ander gebied van informatica, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen.
We zijn altijd blij om beginnende datawetenschappers te helpen meer te weten te komen over dit opwindende veld!
