В этом посте мы рассмотрим наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения и кратко объясним их. Это поможет вам понять, как они работают и когда их использовать.
Алгоритмы машинного обучения широко используются в бизнесе и науке для прогнозирования или рекомендаций.
Если вы работаете с данными или планируете работать с данными в будущем, вам необходимо знать о машинах. алгоритмы обучения. Но не волнуйтесь, вам не нужно быть гениальным математиком, чтобы понять их!
В этом сообщении блога мы разберем 11 наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения и кратко объясним их. Итак, если вы только начинаете наука о данных или вы опытный инженер, прочитайте ускоренный курс по алгоритмам машинного обучения.
Если вы похожи на большинство профессионалов в области обработки данных, вы всегда ищете новые и инновационные способы улучшения своих моделей машинного обучения. Но с таким количеством различных алгоритмов может быть трудно понять, с чего начать.
В этом сообщении блога мы рассмотрим одиннадцать наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения и вкратце объясним, как они работают.
Вооружившись этими знаниями, вы сможете выбрать правильный алгоритм для поставленной задачи и быстрее приступить к построению лучших моделей.
11 самых распространенных алгоритмов машинного обучения 2024 года
1. Линейная регрессия.
является наиболее распространенным алгоритмом машинного обучения. Он используется для моделирования связи между зависимой переменной (y) и одной или несколькими независимыми переменными (x). Цель состоит в том, чтобы найти линию наилучшего соответствия, которая минимизирует ошибку между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями.
Линейная регрессия — это простой и широко используемый метод статистического обучения. Модели линейной регрессии используются для описания взаимосвязей между переменными путем подгонки линии к данным. Эти модели популярны, потому что их легко понять и интерпретировать, и их можно применять к широкому диапазону данных.
Линейная регрессия – это мощный инструмент для понимания взаимосвязей между переменными, но у него есть ограничения. Линейные модели делают предположения о данных, которые могут быть неверными, и они могут быть искажены выбросами. Кроме того, линейные модели не могут отображать нелинейные отношения между переменными.
Несмотря на эти ограничения, линейная регрессия по-прежнему является ценным инструментом для понимания данных. В этом руководстве мы узнаем о линейной регрессии и о том, как создавать линейные модели в R. Мы также узнаем о некоторых ограничениях линейной регрессии и о том, как их преодолеть.
2. Логистическая регрессия
похож на линейную регрессию, но используется, когда зависимая переменная является двоичной (1 или 0). Цель состоит в том, чтобы найти линию наилучшего соответствия, которая максимизирует вероятность правильного предсказания.
Логистическая регрессия похожа на линейную регрессию, но прогнозы, сделанные логистической регрессией, не являются непрерывными. Вместо этого они дихотомичны, что означает, что есть только два возможных исхода..
Например, модель логистической регрессии может быть использована для предсказания того, будет ли электронная почта является спамом, на основе определенных слов, которые появляются в электронном письме.
Логистическая регрессия — мощный инструмент, но не без ограничений. Одним из самых больших ограничений является то, что его можно использовать только для прогнозирования дихотомических результатов. Другими словами, он может только предсказать, произойдет ли событие, но не насколько вероятно, что оно произойдет.
Другое ограничение логистической регрессии заключается в том, что она предполагает, что все переменные независимы друг от друга.
Это не всегда так в реальных наборах данных. Несмотря на свои ограничения, логистическая регрессия — широко используемый статистический метод, который может быть очень полезен для прогнозирования событий.
3. Машины опорных векторов
являются типом линейного алгоритма машинного обучения. Они используются как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая максимизирует разницу между двумя классами.
Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. SVM являются популярным выбором для задач машинного обучения из-за их способности давать точные результаты с относительно небольшим объемом данных.
SVM работают, отображая данные в многомерное пространство, а затем находя гиперплоскость, которая лучше всего разделяет данные на классы. Затем эта гиперплоскость используется для прогнозирования новых данных.
SVM также эффективны в случаях, когда данные не являются линейно разделимыми. В этих случаях SVM могут использовать трюк ядра для преобразования данных, чтобы они стали линейно разделимыми. Общие ядра, используемые с SVM, включают ядро радиальной базисной функции (RBF) и полиномиальное ядро.
SVM имеют ряд преимуществ перед другими алгоритмами машинного обучения, в том числе:
– Возможность получения точных результатов при относительно небольшом количестве данных
– Возможность работы с данными, которые не являются линейно разделимыми
– Возможность использования ядер для преобразования данных, чтобы они стали линейно разделимыми.
SVM также имеют некоторые недостатки, в том числе:
– Необходимость тщательной настройки гиперпараметров
– Возможность переобучения, если данные недостаточно велики.
Читайте также:
- Бесплатная пробная версия Джаспера Ай
- Код купона Jasper AI
- LeadPages против Instapage
- Leadpages против Unbounce
- Лучшие авторы ИИ, программное обеспечение для написания контента
- Лучшие инструменты ИИ для копирайтинга
- Лучшие инструменты AI для автоматизации вашей рекламы в Facebook
- Цены на контент-студию
- Джаспер ИИ Обзор
- Каковы лучшие инструменты для прядения статей
4. Наивные байесовские классификаторы
представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Они основаны на теореме Байеса и делают прогнозы с использованием вероятностного подхода.
Как мы видели, наивный байесовский классификатор — очень простой и мощный инструмент для классификации. Основная идея классификатора состоит в том, чтобы найти набор весов, которые можно использовать для различения двух классов.
Чтобы сделать это, нам нужно сначала найти набор признаков, полезных для различения двух классов.
Как только мы нашли эти функции, мы можем использовать их для обучения классификатора. Наивный байесовский классификатор — очень популярный инструмент для классификации, который часто используется в приложениях машинного обучения.
Ключевым преимуществом наивного байесовского классификатора является то, что его очень просто реализовать, а также очень быстро обучить. Классификатор также очень устойчив к шуму и выбросам. Однако у классификатора есть несколько недостатков.
Во-первых, классификатор делает сильное предположение о независимости признаков. Это предположение часто неверно на практике и может привести к снижению производительности. Во-вторых, наивный байесовский классификатор плохо масштабируется для больших наборов данных.
Это связано с тем, что классификатор должен вычислять вероятности для всех признаков в наборе данных, что может занять очень много времени. Наконец, наивный байесовский классификатор может быть смещен, если обучающие данные не являются репрезентативными для тестовых данных.
5. Деревья решений
представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти дерево решений, которое минимизирует ошибку.
Деревья классификации используются для предсказания метки класса (например, тип животного, тип автомобиля).
Деревья регрессии используются для прогнозирования числового значения (например, цены, температуры).
Деревья классификации и регрессии создаются путем обучения алгоритма набору данных. Алгоритм ищет шаблоны в данных и использует эти шаблоны для создания дерева.
Затем дерево используется для прогнозирования новых данных. Например, если у вас есть дерево классификации, которое предсказывает тип животного на основе его признаков, вы можете использовать дерево для предсказания типа животного для новой точки данных (например, неизвестное животное).
Чтобы делать прогнозы, алгоритм просто следует пути дерева от корня к листьям. Окончательный прогноз делается путем получения большинства голосов листьев (для деревьев классификации) или усреднения значений листьев (для деревьев регрессии).
Деревья решений — мощный инструмент для решения проблем, но они не идеальны. Одним из недостатков деревьев решений является то, что они могут превосходить обучающие данные.
Это означает, что дерево может плохо обобщаться на новые данные и может быть неточным. Чтобы избежать переобучения, важно использовать хорошую стратегию перекрестной проверки при обучении дерева решений.
6. Случайные леса
представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти лес, который минимизирует ошибку.
Случайные леса — это тип алгоритма машинного обучения, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Этот алгоритм работает путем создания набора деревьев решений, каждое из которых обучается на случайном подмножестве данных.
Окончательный прогноз затем делается путем усреднения прогнозов всех отдельных деревьев решений. Этот подход имеет несколько преимуществ по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения, включая повышенную точность и уменьшение переобучения.
Случайные леса — это мощный инструмент как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они способны обрабатывать большие наборы данных с множеством функций, а также их можно использовать для повышения точности других алгоритмов машинного обучения.
Кроме того, случайные леса относительно просты в использовании и интерпретации, что делает их хорошим выбором для многих приложений.
7. Машины повышения градиента
представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти машину, которая минимизирует ошибку.
Машины повышения градиента — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать для создания прогностических моделей. Алгоритм работает путем последовательного построения моделей, а затем их объединения для создания окончательной модели.
Преимущество этого подхода заключается в том, что он может помочь уменьшить переобучение, поскольку вероятность переобучения данных для каждой отдельной модели меньше.
Похожие видео об алгоритмах машинного обучения:
8. Нейронные сети
представляют собой тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти нейронную сеть, которая минимизирует ошибку.
Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для моделирования сложных закономерностей в данных. Нейронные сети похожи на другие алгоритмы машинного обучения, но они состоят из большого количества взаимосвязанных узлов обработки или нейронов, которые могут научиться распознавать шаблоны входных данных.
Нейронные сети обычно используются для таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и машинный перевод.
Нейронные сети — это мощный инструмент машинного обучения, но они также представляют собой сложные алгоритмы, которые сложно понять и настроить. В этом посте мы познакомим вас с некоторыми основами нейронных сетей и принципами их работы.
9. Кластеризация K-средних
— это тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти k-средних, которые минимизируют ошибку.
Кластеризация K-средних — это тип обучения без учителя, который используется, когда у вас есть неразмеченные данные (т. е. данные без определенных категорий или групп). Цель этого алгоритма — найти кластеры в данных, при этом количество кластеров представлено переменной K.
Алгоритм работает, назначая каждую точку данных кластеру, а затем итеративно находя центр тяжести каждого кластера. Этот процесс повторяется до тех пор, пока кластеры не перестанут изменяться.
10. Уменьшение размерности
— это тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти уменьшенную размерность, которая минимизирует ошибку.
Есть много способов выполнить уменьшение размерности. Наиболее распространенным методом является анализ главных компонентов (PCA).
PCA — это линейное преобразование, которое преобразует данные в новую систему координат, так что наибольшая дисперсия по некоторой проекции данных приходится на первую ось, вторая наибольшая дисперсия — на вторую ось и так далее.
Другие популярные методы уменьшения размерности включают линейный дискриминантный анализ (LDA), отображение Саммона, неотрицательную матричную факторизацию (NMF), многомерное масштабирование (MDS), Isomap, локально-линейное встраивание (LLE) и автоэнкодеры.
Уменьшение размерности часто используется в качестве этапа предварительной обработки для алгоритмов машинного обучения. Это может помочь повысить производительность этих алгоритмов за счет уменьшения шума в данных и облегчения обнаружения закономерностей.
Похожие видео об алгоритмах машинного обучения:
11. Обучение с подкреплением
— это тип алгоритма машинного обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Цель состоит в том, чтобы найти подкрепление, которое минимизирует ошибку.
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который позволяет агентам учиться в своей среде методом проб и ошибок. Агенты получают вознаграждение за выполнение определенных задач, что побуждает их научиться эффективно выполнять эти задачи.
Обучение с подкреплением применялось к различным проблемным областям, в том числе робототехника, игры и системы управления.
Быстрые ссылки:
- Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение?
- ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: в чем основные различия?
- В чем разница между искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением
- Что такое электронное обучение? Знайте важность обучения в образовании
Заключение: алгоритмы машинного обучения 2024
В заключение обучение с помощью машины Алгоритмы представляют собой увлекательное исследование и имеют множество практических приложений. Хотя в этой статье мы коснулись этих сложных алгоритмов только поверхностно, мы надеемся, что теперь у вас есть общее представление о том, как они работают.
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении или любой другой области компьютерных наук, не стесняйтесь обращаться к нам.
Мы всегда рады помочь начинающим специалистам по данным узнать больше об этой захватывающей области!
