在这篇文章中，我们将看看最常见的机器学习算法并简要解释它们。 这将帮助您了解它们的工作原理以及何时使用它们。
机器学习算法广泛用于商业和科学中，以进行预测或推荐。
如果您正在使用数据，或计划在未来使用数据，那么您需要了解机器 学习算法. 但别担心，你不需要成为天才数学家也能理解它们！
在这篇博文中，我们将分解 11 种最常见的机器学习算法并简要解释它们。 所以无论你是刚开始 数据科学 或者您是一位经验丰富的工程师，请继续阅读机器学习算法速成课程。
如果您像大多数数据科学专业人士一样，您总是在寻找新的和创新的方法来改进您的机器学习模型。 但是有这么多不同的算法可供选择，可能很难知道从哪里开始。
在这篇博文中，我们将了解 XNUMX 种最常见的机器学习算法，并简要说明它们的工作原理。
有了这些知识，您将能够为手头的任务选择正确的算法，并开始更快地构建更好的模型。
11 种最常见的机器学习算法 2023
1. 线性回归
是最常见的机器学习算法。 它用于对因变量 (y) 和一个或多个自变量 (x) 之间的关系建模。 目标是找到使预测值与实际值之间的误差最小化的最佳拟合线。
线性回归是一种简单而广泛使用的统计学习方法。 线性回归模型用于通过拟合数据线来描述变量之间的关系。 这些模型很受欢迎，因为它们易于理解和解释，并且可以应用于广泛的数据。
线性回归是 功能强大的工具 用于理解变量之间的关系，但它有局限性。 线性模型对可能不正确的数据做出假设，并且它们可能会受到异常值的影响。 此外，线性模型无法捕捉变量之间的非线性关系。
尽管有这些限制，线性回归仍然是理解数据的宝贵工具。 在本教程中，我们将学习线性回归以及如何在 R 中构建线性模型。我们还将了解线性回归的一些限制以及如何克服这些限制。
2.逻辑回归
类似于线性回归，但在因变量为二进制（1 或 0）时使用。 目标是找到最大化正确预测概率的最佳拟合线。
逻辑回归类似于线性回归，但逻辑回归所做的预测不是连续的。 相反，它们是二分法的，这意味着只有两种可能的结果.
例如，逻辑回归模型可用于预测是否 电子邮件是垃圾邮件，基于电子邮件中出现的某些字词。
逻辑回归是一个强大的工具，但它并非没有局限性。 最大的限制之一是它只能用于预测二分法结果。 换句话说，它只能预测一个事件是否会发生，而不是它发生的可能性有多大。
逻辑回归的另一个限制是它假设所有变量都是相互独立的。
在现实世界的数据集中，情况并非总是如此。 尽管有其局限性，逻辑回归是一种广泛使用的统计技术，它对预测事件非常有帮助。
3. 支持向量机
是一种线性机器学习算法。 它们用于分类和回归。 目标是找到使两个类之间的边距最大化的超平面。
支持向量机 (SVM) 是一种监督学习算法，可用于分类和回归任务。 SVM 是机器学习任务的热门选择，因为它们能够用相对较少的数据产生准确的结果。
支持向量机的工作原理是将数据映射到高维空间，然后找到一个最能将数据分成类的超平面。 然后使用该超平面对新数据进行预测。
在数据不是线性可分的情况下，SVM 也很有效。 在这些情况下，SVM 可以使用内核技巧来转换数据，使其成为线性可分的。 与 SVM 一起使用的常见内核包括径向基函数 (RBF) 内核和多项式内核。
与其他机器学习算法相比，SVM 具有许多优势，包括：
– 用相对较少的数据产生准确结果的能力
– 处理非线性可分数据的能力
– 使用内核转换数据使其成为线性可分的能力
SVM 也有一些缺点，包括：
– 需要仔细调整超参数
– 如果数据不够大，可能会出现过拟合
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4.朴素贝叶斯分类器
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 它们基于贝叶斯定理，并使用概率方法进行预测。
正如我们所见，朴素贝叶斯分类器是一种非常简单而强大的分类工具。 分类器背后的关键思想是找到一组可用于区分两个类的权重。
为了做到这一点，我们首先需要找到一组对区分这两个类有用的特征。
一旦我们找到了这些特征，我们就可以使用它们来训练分类器。 朴素贝叶斯分类器是一种非常流行的分类工具，常用于机器学习应用中。
朴素贝叶斯分类器的主要优点是实现起来非常简单，而且训练起来也非常快。 分类器对噪声和异常值也非常鲁棒。 然而，分类器有一些缺点。
首先，分类器对特征的独立性做出了强有力的假设。 这种假设在实践中通常是不正确的，并且可能导致性能不佳。 其次，朴素贝叶斯分类器不能很好地扩展到大型数据集。
这是因为分类器必须计算数据集中所有特征的概率，这可能非常耗时。 最后，如果训练数据不能代表测试数据，朴素贝叶斯分类器可能会产生偏差。
5. 决策树
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到最小化错误的决策树。
分类树用于预测类别标签（例如动物类型、汽车类型）。
回归树用于预测数值（例如价格、温度）。
通过在数据集上训练算法来创建分类和回归树。 该算法在数据中寻找模式并使用这些模式来创建一棵树。
然后使用该树对新数据进行预测。 例如，如果您有一个分类树，可以根据其特征预测动物的类型，您可以使用该树来预测新数据点的动物类型（例如未知动物）。
为了进行预测，该算法只需遵循树从根到叶的路径。 最终的预测是通过获取叶子的多数票（对于分类树）或平均叶子的值（对于回归树）。
决策树是强大的 解决问题的工具，但它们并不完美。 决策树的一个缺点是它们可能会过度拟合训练数据。
这意味着该树可能无法很好地泛化到新数据，并且可能不准确。 为避免过度拟合，在训练决策树时使用良好的交叉验证策略非常重要。
6. 随机森林
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到最小化错误的森林。
随机森林是一种机器学习算法，用于分类和回归任务。 该算法通过创建一组决策树来工作，每个决策树都在数据的随机子集上进行训练。
然后通过平均所有单个决策树的预测来做出最终预测。 与其他机器学习算法相比，这种方法有几个优点，包括提高准确性和减少过拟合。
随机森林是用于分类和回归任务的强大工具。 它们有能力处理具有许多特征的大型数据集，也可以用来提高其他机器学习算法的准确性。
此外，随机森林相对容易使用和解释，这使得它们成为许多应用程序的不错选择。
7. 梯度提升机
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到最小化错误的机器。
梯度提升机器是一种机器学习算法，可用于创建预测模型。 该算法通过顺序构建模型然后将它们组合以创建最终模型来工作。
这种方法的优点是它可以帮助减少过度拟合，因为每个单独的模型不太可能过度拟合数据。
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8.神经网络
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到最小化误差的神经网络。
神经网络是一种机器学习算法，用于对数据中的复杂模式进行建模。 神经网络与其他机器学习算法类似，但它们由大量互连的处理节点或神经元组成，可以学习识别输入数据的模式。
神经网络通常用于图像识别、语音识别和机器翻译等任务。
神经网络是机器学习的强大工具，但它们也是难以理解和调整的复杂算法。 在这篇文章中，我们将介绍神经网络的一些基础知识以及它们的工作原理。
9. K-means 聚类
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到最小化误差的 k 均值。
K-means 聚类是一种无监督学习，当您有未标记的数据（即没有定义的类别或组的数据）时使用它。 该算法的目标是在数据中找到簇，簇的数量由变量 K 表示。
该算法通过将每个数据点分配给一个集群，然后迭代地找到每个集群的质心来工作。 重复此过程，直到集群不再发生变化。
10. 降维
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到使误差最小化的降维。
有很多方法可以执行降维。 最常用的方法是主成分分析 (PCA)。
PCA 是一种线性变换，它将数据转换到一个新的坐标系中，使得数据的某个投影的最大方差位于第一个轴上，第二大方差位于第二个轴上，依此类推。
其他流行的降维方法包括线性判别分析 (LDA)、Sammon 映射、非负矩阵分解 (NMF)、多维缩放 (MDS)、Isomap、局部线性嵌入 (LLE) 和自动编码器。
降维通常用作机器学习算法的预处理步骤。 它可以通过减少数据中的噪声并使模式更易于检测来帮助提高这些算法的性能。
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11. 强化学习
是一种机器学习算法，用于分类和回归。 目标是找到使错误最小化的强化。
强化学习是一种机器学习，它使代理能够通过反复试验从其环境中学习。 代理人因完成某些任务而获得奖励，这激励他们学习如何有效地完成这些任务。
强化学习已应用于各种问题领域，包括 机器人、游戏和控制系统。
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结论：机器学习算法 2023
总之， 机器学习 算法是一项引人入胜的研究，并具有许多实际应用。 虽然本文只触及了这些复杂算法的皮毛，但我们希望您现在对它们的工作原理有一个基本的了解。
如果您想了解有关机器学习或任何其他计算机科学领域的更多信息，请随时与我们联系。
我们总是很乐意帮助崭露头角的数据科学家更多地了解这个令人兴奋的领域！
