7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

7 algorytmów uczenia maszynowego, których nie możesz przegapić
Obraz autorstwa redaktora

Analiza danych to rozwijająca się i zróżnicowana dziedzina, a Twoja praca jako analityka danych może obejmować wiele zadań i celów. Dowiedzenie się, które algorytmy sprawdzają się najlepiej w różnych scenariuszach, pomoże Ci sprostać tym odmiennym potrzebom.

Praktycznie niemożliwe jest bycie ekspertem w każdym rodzaju modelu uczenia maszynowego, ale powinieneś zrozumieć te najpopularniejsze. Oto siedem podstawowych algorytmów ML, które powinien znać każdy analityk danych.

Wiele firm woli używać modeli uczenia się nadzorowanego ze względu na ich dokładność i prostotę zastosowań w świecie rzeczywistym. Chociaż uczenie się bez nadzoru rośnie, techniki nadzorowane są doskonałym miejscem na rozpoczęcie pracy jako analityk danych.

1. Regresja liniowa

Regresja liniowa to najbardziej podstawowy model przewidywania wartości w oparciu o zmienne ciągłe. Zakłada, że istnieje liniowa zależność pomiędzy dwiema zmiennymi i wykorzystuje ją do wykreślenia wyników w oparciu o dane wejściowe.

Przy odpowiednim zestawie danych modele te są łatwe do wyszkolenia i wdrożenia oraz stosunkowo niezawodne. Jednak relacje w świecie rzeczywistym nie są często liniowe, dlatego mają ograniczone znaczenie w wielu zastosowaniach biznesowych. Nie radzi sobie również dobrze z wartościami odstającymi, więc nie jest idealny w przypadku dużych, zróżnicowanych zbiorów danych.

2. Regresja logistyczna

Podobnym, ale odrębnym algorytmem uczenia maszynowego, który powinieneś znać, jest regresja logistyczna. Pomimo podobieństwa w nazwie do regresji liniowej, jest to algorytm klasyfikacji, a nie szacunkowy. Podczas gdy regresja liniowa przewiduje wartość ciągłą, regresja logistyczna przewiduje prawdopodobieństwo zakwalifikowania danych do danej kategorii.

Regresja logistyczna jest powszechna w przewidywaniu odejścia klientów, prognozowaniu pogody i prognozowaniu wskaźników powodzenia produktów. Podobnie jak regresja liniowa, jest łatwa do wdrożenia i wyszkolenia, ale podatna na nadmierne dopasowanie i zmagania się ze złożonymi relacjami.

3. Drzewa decyzyjne

Drzewa decyzyjne to podstawowy model, którego można używać do klasyfikacji i regresji. Dzielą dane na jednorodne grupy i na bieżąco segmentują je na kolejne kategorie.

Ponieważ drzewa decyzyjne działają jak schematy blokowe, idealnie nadają się do podejmowania złożonych decyzji lub wykrywania anomalii. Jednak pomimo względnej prostoty ich szkolenie może zająć trochę czasu.

4. Naiwny Bayes

Naive Bayes to kolejny prosty, ale skuteczny algorytm klasyfikacji. Modele te działają na podstawie twierdzenia Bayesa, który określa prawdopodobieństwo warunkowe — prawdopodobieństwo wyniku na podstawie podobnych zdarzeń w przeszłości.

Modele te są popularne w klasyfikacji tekstowej i obrazowej. Mogą być zbyt uproszczone do analityki predykcyjnej w świecie rzeczywistym, ale doskonale sprawdzają się w tych zastosowaniach i dobrze radzą sobie z dużymi zbiorami danych.

Analitycy danych powinni także rozumieć podstawowe modele uczenia się bez nadzoru. Oto niektóre z najpopularniejszych z tej mniej popularnej, ale wciąż ważnej kategorii.

5. Klastrowanie K-średnich

Klastrowanie K-średnich jest jednym z najpopularniejszych algorytmów uczenia maszynowego bez nadzoru. Modele te klasyfikują dane, grupując je w skupienia na podstawie ich podobieństw.

Klastrowanie K-średnich jest idealne do segmentacji klientów. Dzięki temu jest cenny dla firm, które chcą udoskonalić marketing lub przyspieszyć wdrażanie obniżenie kosztów i współczynnika rezygnacji w trakcie. Jest to również przydatne do wykrywania anomalii. Jednakże niezbędna jest standaryzacja danych przed wprowadzeniem ich do algorytmów.

6. Losowy las

Jak można się domyślić z nazwy, losowe lasy składają się z wielu drzew decyzyjnych. Uczenie każdego drzewa na losowych danych i grupowanie wyników pozwala tym modelom uzyskać bardziej wiarygodne wyniki.

Lasy losowe są bardziej odporne na nadmierne dopasowanie niż drzewa decyzyjne i są dokładniejsze w rzeczywistych zastosowaniach. Ta niezawodność ma jednak swoją cenę, ponieważ mogą być również powolne i wymagać większych zasobów obliczeniowych.

7. Rozkład wartości osobliwych

Modele dekompozycji wartości osobliwych (SVD) dzielą złożone zbiory danych na łatwiejsze do zrozumienia bity, rozdzielając je na podstawowe części i usuwając zbędne informacje.

Kompresja obrazu i usuwanie szumów to jedne z najpopularniejszych zastosowań SVD. Biorąc pod uwagę jak rozmiary plików stale rosną, te przypadki użycia będą z czasem zyskiwać coraz większą wartość. Jednak budowanie i stosowanie tych modeli może być czasochłonne i złożone.

Tych siedem algorytmów uczenia maszynowego nie stanowi wyczerpującej listy tego, co możesz wykorzystać jako analityk danych. Są to jednak jedne z najbardziej podstawowych typów modeli. Zrozumienie ich pomoże Ci rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych i ułatwi zrozumienie innych, bardziej złożonych algorytmów, które opierają się na tych podstawach.

kwietnia Millera jest redaktorem naczelnym działu technologii konsumenckich w Rehack Czasopismo. Ma doświadczenie w tworzeniu wysokiej jakości treści, które kierują ruch do publikacji, z którymi współpracuję.