I det här inlägget kommer vi att ta en titt på de vanligaste maskininlärningsalgoritmerna och förklara dem i ett nötskal. Detta hjälper dig att förstå hur de fungerar och när du ska använda dem.
Maskininlärningsalgoritmer används i stor utsträckning inom företag och vetenskap för att göra förutsägelser eller rekommendationer.
Om du arbetar med data, eller planerar att arbeta med data i framtiden, måste du känna till maskinen inlärningsalgoritmer. Men oroa dig inte, du behöver inte vara en geni matematiker för att förstå dem!
I det här blogginlägget kommer vi att bryta ner 11 av de vanligaste maskininlärningsalgoritmerna och förklara dem i ett nötskal. Så oavsett om du precis har börjat in datavetenskap eller om du är en erfaren ingenjör, läs vidare för en snabbkurs i maskininlärningsalgoritmer.
Om du är som de flesta proffs inom datavetenskap är du alltid på jakt efter nya och innovativa sätt att förbättra dina maskininlärningsmodeller. Men med så många olika algoritmer att välja mellan kan det vara svårt att veta var man ska börja.
I det här blogginlägget ska vi ta en titt på elva av de vanligaste maskininlärningsalgoritmerna och förklara hur de fungerar i ett nötskal.
Beväpnad med denna kunskap kommer du att kunna välja rätt algoritm för uppgiften och komma igång med att bygga bättre modeller snabbare.
11 vanligaste maskininlärningsalgoritmerna 2024
1. Linjär regression
är den vanligaste maskininlärningsalgoritmen. Den används för att modellera ett samband mellan en beroende variabel ( y) och en eller flera oberoende variabler ( x). Målet är att hitta den linje med bästa passform som minimerar felet mellan de förutsagda värdena och de faktiska värdena.
Linjär regression är en enkel och allmänt använd statistisk inlärningsmetod. Linjära regressionsmodeller används för att beskriva samband mellan variabler genom att anpassa en linje till data. Dessa modeller är populära eftersom de är lätta att förstå och tolka, och de kan tillämpas på ett brett spektrum av data.
Linjär regression är en kraftfullt verktyg för att förstå sambanden mellan variabler, men det har begränsningar. Linjära modeller gör antaganden om data som kanske inte är sanna, och de kan vara partiska av extremvärden. Dessutom kan linjära modeller inte fånga olinjära samband mellan variabler.
Trots dessa begränsningar är linjär regression fortfarande ett värdefullt verktyg för att förstå data. I den här handledningen kommer vi att lära oss om linjär regression och hur man bygger linjära modeller i R. Vi kommer också att lära oss om några av begränsningarna för linjär regression och hur man kan övervinna dem.
2. Logistisk regression
liknar linjär regression, men den används när den beroende variabeln är binär (1 eller 0). Målet är att hitta den linje med bästa passform som maximerar sannolikheten för den korrekta förutsägelsen.
Logistisk regression liknar linjär regression, men de förutsägelser som görs av logistisk regression är inte kontinuerliga. Istället är de dikotoma, vilket innebär att det bara finns två möjliga utfall.
Till exempel kan en logistisk regressionsmodell användas för att förutsäga om en e-post är spam, baserat på vissa ord som visas i e-postmeddelandet.
Logistisk regression är ett kraftfullt verktyg, men det är inte utan sina begränsningar. En av de största begränsningarna är att den bara kan användas för att förutsäga dikotoma utfall. Med andra ord kan den bara förutsäga om en händelse kommer att inträffa eller inte, inte hur sannolikt det är att den inträffar.
En annan begränsning av logistisk regression är att den antar att alla variabler är oberoende av varandra.
Detta är inte alltid fallet i verkliga datamängder. Trots dess begränsningar är logistisk regression en allmänt använd statistisk teknik, och den kan vara till stor hjälp för att förutsäga händelser.
3. Stöd vektormaskiner
är en typ av linjär maskininlärningsalgoritm. De används för både klassificering och regression. Målet är att hitta hyperplanet som maximerar marginalen mellan de två klasserna.
Stödvektormaskiner (SVM) är en typ av övervakad inlärningsalgoritm som kan användas för både klassificerings- och regressionsuppgifter. SVM är ett populärt val för maskininlärningsuppgifter på grund av deras förmåga att producera korrekta resultat med relativt lite data.
SVM:er fungerar genom att kartlägga data till ett högdimensionellt utrymme och sedan hitta ett hyperplan som bäst separerar data i klasser. Detta hyperplan används sedan för att göra förutsägelser om nya data.
SVM:er är också effektiva i fall där data inte är linjärt separerbara. I dessa fall kan SVM:er använda ett kärntrick för att transformera data så att den blir linjärt separerbar. Vanliga kärnor som används med SVM inkluderar kärnan Radial Basis Function (RBF) och polynomkärnan.
SVM:er har ett antal fördelar jämfört med andra maskininlärningsalgoritmer, inklusive:
– Förmågan att producera korrekta resultat med relativt lite data
– Förmågan att arbeta med data som inte är linjärt separerbar
– Möjligheten att använda kärnor för att transformera data så att den blir linjärt separerbar
SVM har också några nackdelar, inklusive:
– Behovet av noggrann justering av hyperparametrar
– Risken för överanpassning om data inte är tillräckligt stor
Läs också:
- Jasper Ai gratis provperiod
- Jasper AI kupongkod
- LeadPages vs Instapages
- Leadpages vs Unbounce
- Bästa AI-författare, programvara för att skriva innehåll
- Bästa AI-copywriting-verktyg
- De bästa AI-verktygen för att automatisera dina Facebook-annonser
- Priser för Content Studio
- Jasper AI recension
- Vilka är de bästa artikelspinningsverktygen
4. Naiva Bayes-klassificerare
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. De är baserade på Bayesian teoremet och gör förutsägelser genom att använda en probabilistisk metod.
Som vi har sett är den naiva Bayes-klassificeraren ett mycket enkelt och kraftfullt verktyg för klassificering. Nyckelidén bakom klassificeraren är att hitta en uppsättning vikter som kan användas för att skilja mellan två klasser.
För att göra detta måste vi först hitta en uppsättning funktioner som är användbara för att skilja mellan de två klasserna.
När vi har hittat dessa funktioner kan vi sedan använda dem för att träna en klassificerare. Den naiva Bayes-klassificeraren är ett mycket populärt verktyg för klassificering, och det används ofta i maskininlärningsapplikationer.
Den viktigaste fördelen med den naiva Bayes-klassificeraren är att den är väldigt enkel att implementera och den är också väldigt snabb att träna. Klassificeraren är också mycket robust mot brus och extremvärden. Klassificeraren har dock några nackdelar.
För det första gör klassificeraren ett starkt antagande om egenskapernas oberoende. Detta antagande är ofta inte sant i praktiken, och det kan leda till dålig prestation. För det andra kan den naiva Bayes-klassificeraren inte skalas bra till stora datamängder.
Detta beror på att klassificeraren måste beräkna sannolikheterna för alla funktioner i datamängden, vilket kan vara mycket tidskrävande. Slutligen kan den naiva Bayes-klassificeraren vara partisk om träningsdata inte är representativa för testdata.
5. Beslutsträd
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta beslutsträdet som minimerar felet.
Klassificeringsträd används för att förutsäga en klassmärkning (t.ex. typ av djur, typ av bil).
Regressionsträd används för att förutsäga ett numeriskt värde (t.ex. pris, temperatur).
Klassificerings- och regressionsträd skapas genom att träna en algoritm på en datauppsättning. Algoritmen letar efter mönster i data och använder dessa mönster för att skapa ett träd.
Trädet används sedan för att göra förutsägelser om nya data. Till exempel, om du har ett klassificeringsträd som förutsäger typen av djur baserat på dess egenskaper, kan du använda trädet för att förutsäga typen av djur för en ny datapunkt (t.ex. ett okänt djur).
För att göra förutsägelser följer algoritmen helt enkelt trädets väg från roten till löven. Den slutliga förutsägelsen görs genom att ta majoriteten av löven (för klassificeringsträd) eller medelvärdesberäkning av lövens värden (för regressionsträd).
Beslutsträd är en kraftfull verktyg för att lösa problem, men de är inte perfekta. En nackdel med beslutsträd är att de kan överanpassa träningsdata.
Detta innebär att trädet kanske inte generaliserar bra till nya data och kanske inte är korrekt. För att undvika överanpassning är det viktigt att använda en bra korsvalideringsstrategi när du tränar ditt beslutsträd.
6. Slumpmässiga skogar
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta den skog som minimerar felet.
Slumpmässiga skogar är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificerings- och regressionsuppgifter. Denna algoritm fungerar genom att skapa en uppsättning beslutsträd, som var och en tränas på en slumpmässig delmängd av data.
Den slutliga förutsägelsen görs sedan genom att förutsäga ett medelvärde av alla de individuella beslutsträden. Detta tillvägagångssätt har flera fördelar jämfört med andra maskininlärningsalgoritmer, inklusive förbättrad noggrannhet och minskad överanpassning.
Slumpmässiga skogar är ett kraftfullt verktyg för både klassificerings- och regressionsuppgifter. De har förmågan att hantera stora datamängder med många funktioner, och de kan också användas för att förbättra noggrannheten hos andra maskininlärningsalgoritmer.
Dessutom är slumpmässiga skogar relativt lätta att använda och tolka, vilket gör dem till ett bra val för många applikationer.
7. Gradient Boosting Machines
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta den maskin som minimerar felet.
Gradientförstärkningsmaskiner är en typ av maskininlärningsalgoritm som kan användas för att skapa prediktiva modeller. Algoritmen fungerar genom att sekventiellt bygga modeller och sedan kombinera dem för att skapa en slutlig modell.
Fördelen med detta tillvägagångssätt är att det kan bidra till att minska överanpassning eftersom varje enskild modell är mindre sannolikt att överanpassa data.
Relaterade videor om maskininlärningsalgoritmer:
8. Neurala nätverk
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta det neurala nätverk som minimerar felet.
Neurala nätverk är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för att modellera komplexa mönster i data. Neurala nätverk liknar andra maskininlärningsalgoritmer, men de är sammansatta av ett stort antal sammankopplade bearbetningsnoder, eller neuroner, som kan lära sig att känna igen mönster av indata.
Neurala nätverk används ofta för uppgifter som bildigenkänning, taligenkänning och maskinöversättning.
Neurala nätverk är ett kraftfullt verktyg för maskininlärning, men de är också komplexa algoritmer som kan vara svåra att förstå och ställa in. I det här inlägget kommer vi att introducera några av grunderna för neurala nätverk och hur de fungerar.
9. K-betyder Clustering
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta de k-medel som minimerar felet.
K-means klustring är en typ av oövervakad inlärning, som används när du har omärkta data (dvs. data utan definierade kategorier eller grupper). Målet med denna algoritm är att hitta kluster i data, med antalet kluster representerat av variabeln K.
Algoritmen fungerar genom att tilldela varje datapunkt till ett kluster och sedan iterativt hitta tyngdpunkten för varje kluster. Denna process upprepas tills klustren inte längre ändras.
10. Dimensionalitetsminskning
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta den reducerade dimensionen som minimerar felet.
Det finns många sätt att utföra dimensionsreduktion. Den vanligaste metoden är Principal Component Analysis (PCA).
PCA är en linjär transformation som omvandlar data till ett nytt koordinatsystem så att den största variansen av någon projektion av data kommer att ligga på den första axeln, den näst största variansen på den andra axeln, och så vidare.
Andra populära metoder för dimensionalitetsreduktion inkluderar linjär diskrimineringsanalys (LDA), Sammon-mappning, icke-negativ matrisfaktorisering (NMF), multidimensionell skalning (MDS), Isomap, lokalt linjär inbäddning (LLE) och autokodare.
Dimensionalitetsreduktion används ofta som ett förbearbetningssteg för maskininlärningsalgoritmer. Det kan hjälpa till att förbättra prestandan för dessa algoritmer genom att minska bruset i data och göra mönstren lättare att upptäcka.
Relaterade videor om maskininlärningsalgoritmer:
11. Förstärkningsinlärning
är en typ av maskininlärningsalgoritm som används för både klassificering och regression. Målet är att hitta den förstärkning som minimerar felet.
Förstärkningsinlärning är en typ av maskininlärning som gör det möjligt för agenter att lära av sin omgivning genom försök och misstag. Agenter får belöningar för att slutföra vissa uppgifter, vilket motiverar dem att lära sig hur man slutför dessa uppgifter effektivt.
Förstärkningsinlärning har tillämpats på en mängd olika problemdomäner, inklusive robotik, spel och kontrollsystem.
Snabblänkar:
- Vad är maskininlärning? Hur fungerar maskininlärning?
- AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Vilka är de största skillnaderna?
- Vad är skillnaden mellan artificiell intelligens (AI) och maskininlärning
- Vad är e-Learning? Vet vikten av att lära i utbildning
Slutsats: Machine Learning Algorithms 2024
Sammanfattningsvis maskininlärning Algoritmer är en fascinerande studie och har många praktiska tillämpningar. Även om den här artikeln bara har skrapat på ytan av dessa komplexa algoritmer, hoppas vi att du nu har en grundläggande förståelse för hur de fungerar.
Om du vill lära dig mer om maskininlärning eller något annat område inom datavetenskap, tveka inte att kontakta oss.
Vi hjälper alltid blivande dataforskare att lära sig mer om detta spännande område!
