7 Machine Learning-algoritmer, du ikke må gå glip af - KDnuggets

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

7 Machine Learning-algoritmer, du ikke må gå glip af
Billede af redaktør

Data science er et voksende og varieret felt, og dit arbejde som data scientist kan dække mange opgaver og mål. At lære, hvilke algoritmer der fungerer bedst i forskellige scenarier, hjælper dig med at opfylde disse forskellige behov.

Det er praktisk talt umuligt at være ekspert i enhver form for maskinlæringsmodeller, men du bør forstå de mest almindelige. Her er syv vigtige ML-algoritmer, som enhver dataforsker bør kende.

Mange virksomheder foretrækker at bruge overvågede læringsmodeller for deres nøjagtighed og ligetil virkelige applikationer. Mens uovervåget læring vokser, er overvågede teknikker et glimrende sted at starte som dataforsker.

1. Lineær regression

Lineær regression er mest grundlæggende model til at forudsige værdier baseret på kontinuerte variable. Det antager, at der er et lineært forhold mellem to variable og bruger det til at plotte resultater baseret på et givet input.

Med det rigtige datasæt er disse modeller nemme at træne og implementere og relativt pålidelige. Relationer i den virkelige verden er dog ikke ofte lineære, så det har begrænset relevans i mange forretningsapplikationer. Den håndterer heller ikke outliers godt, så den er ikke ideel til store, varierede datasæt.

2. Logistisk regression

En lignende, men særskilt maskinlæringsalgoritme, du bør kende, er logistisk regression. På trods af ligheden i navn med lineær regression, det er en klassifikationsalgoritme, ikke et skøn. Mens lineær regression forudsiger en kontinuerlig værdi, forudsiger logistisk regression sandsynligheden for, at data falder ind under en given kategori.

Logistisk regression er almindelig til at forudsige kundeafgang, forudsige vejret og fremskrive succesrater for produkter. Ligesom lineær regression er den let at implementere og træne, men tilbøjelig til at blive overfittet og kæmper med komplekse relationer.

3. Beslutningstræer

Beslutningstræer er en grundlæggende model, du kan bruge til klassificering og regression. De opdeler data i homogene grupper og bliver ved med at segmentere dem i yderligere kategorier.

Fordi beslutningstræer fungerer som flowdiagrammer, er de ideelle til kompleks beslutningstagning eller afsløring af anomalier. På trods af deres relative enkelhed kan de dog tage tid at træne.

4. Naiv Bayes

Naive Bayes er en anden enkel, men effektiv klassifikationsalgoritme. Disse modeller opererer på Bayes' sætning, som bestemmer betinget sandsynlighed — sandsynligheden for et resultat baseret på lignende hændelser i fortiden.

Disse modeller er populære i tekstbaseret og billedklassificering. De er måske for enkle til forudsigende analyser i den virkelige verden, men de er fremragende i disse applikationer og håndterer store datasæt godt.

Dataforskere bør også forstå grundlæggende uovervågede læringsmodeller. Disse er nogle af de mest populære i denne mindre almindelige, men stadig vigtige kategori.

5. K-Means Clustering

K-means clustering er en af de mest populære uovervågede maskinlæringsalgoritmer. Disse modeller klassificerer data ved at gruppere dem i klynger baseret på deres ligheder.

K-means clustering er ideel til kundesegmentering. Det gør det værdifuldt for virksomheder, der ønsker at forfine marketing eller fremskynde onboarding reducere deres omkostninger og churn rater i processen. Det er også nyttigt til afsløring af anomalier. Det er dog vigtigt at standardisere dataene, før de føres til disse algoritmer.

6. Tilfældig Skov

Som du måske kan gætte ud fra navnet, består tilfældige skove af flere beslutningstræer. Træning af hvert træ på randomiserede data og gruppering af resultaterne lader disse modeller producere mere pålidelige resultater.

Tilfældige skove er mere modstandsdygtige over for overfitting end beslutningstræer og er mere nøjagtige i den virkelige verden. Denne pålidelighed har dog en omkostning, da de også kan være langsomme og kræve flere computerressourcer.

7. Enkeltværdinedbrydning

Singular value decomposition-modeller (SVD) opdeler komplekse datasæt i lettere at forstå bits ved at adskille dem i deres grundlæggende dele og fjerne overflødig information.

Billedkomprimering og støjfjernelse er nogle af de mest populære applikationer til SVD. Med tanke på hvordan filstørrelser bliver ved med at vokse, vil disse use cases blive mere og mere værdifulde over tid. Det kan dog være tidskrævende og komplekst at bygge og anvende disse modeller.

Disse syv maskinlæringsalgoritmer er ikke en udtømmende liste over, hvad du kan bruge som dataforsker. De er dog nogle af de mest fundamentale modeltyper. At forstå disse vil hjælpe med at kickstarte din karriere inden for datavidenskab og gøre det lettere at forstå andre, mere komplekse algoritmer, der bygger på disse grundlæggende principper.

April Miller er chefredaktør for forbrugerteknologi på ReHack Magasin. Hun har en track record i at skabe kvalitetsindhold, der driver trafik til de publikationer, jeg arbejder med.