7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

7 algoritmov strojnega učenja, ki jih ne smete spregledati
Slika urednika

Podatkovna znanost je rastoče in raznoliko področje, vaše delo kot podatkovni znanstvenik pa lahko zajema številne naloge in cilje. Če se naučite, kateri algoritmi najbolje delujejo v različnih scenarijih, vam bo pomagalo izpolniti te različne potrebe.

Skoraj nemogoče je biti strokovnjak za vse vrste modelov strojnega učenja, vendar bi morali razumeti najpogostejše. Tukaj je sedem bistvenih algoritmov ML, ki bi jih moral poznati vsak podatkovni znanstvenik.

Mnoga podjetja raje uporabljajo modele nadzorovanega učenja zaradi njihove natančnosti in preprostih aplikacij v resničnem svetu. Medtem ko nenadzorovano učenje narašča, so nadzorovane tehnike odličen kraj za začetek kot podatkovni znanstvenik.

1. Linearna regresija

Linearna regresija je najbolj temeljni model za napovedovanje vrednosti temelji na zveznih spremenljivkah. Predpostavlja, da obstaja linearna povezava med dvema spremenljivkama, in jo uporablja za načrtovanje rezultatov na podlagi danega vnosa.

Ob ustreznem naboru podatkov je te modele enostavno usposobiti in implementirati ter so relativno zanesljivi. Vendar razmerja v resničnem svetu niso pogosto linearna, zato je v mnogih poslovnih aplikacijah omejena. Prav tako ne upravlja dobro z odstopanji, zato ni idealen za velike, raznolike nize podatkov.

2. Logistična regresija

Podoben, a drugačen algoritem strojnega učenja, ki bi ga morali poznati, je logistična regresija. Kljub podobnosti imena z linearno regresijo, to je algoritem za razvrščanje, ne ocena. Medtem ko linearna regresija napoveduje neprekinjeno vrednost, logistična regresija napoveduje verjetnost, da podatki spadajo v dano kategorijo.

Logistična regresija je pogosta pri napovedovanju odliva strank, napovedovanju vremena in napovedovanju stopnje uspešnosti izdelkov. Tako kot linearna regresija je enostavna za implementacijo in treniranje, vendar je nagnjena k prekomernemu prilagajanju in se spopada s kompleksnimi odnosi.

3. Odločitvena drevesa

Odločitvena drevesa so temeljni model, ki ga lahko uporabite za klasifikacijo in regresijo. Podatke razdelijo v homogene skupine in jih še naprej segmentirajo v nadaljnje kategorije.

Ker odločitvena drevesa delujejo kot diagrami poteka, so idealna za kompleksno odločanje ali odkrivanje nepravilnosti. Kljub relativni preprostosti pa si lahko vzamejo čas za usposabljanje.

4. Naivni Bayes

Naive Bayes je še en preprost, a učinkovit algoritem za razvrščanje. Ti modeli delujejo na podlagi Bayesovega izreka, ki določa pogojno verjetnost — verjetnost izida na podlagi podobnih dogodkov v preteklosti.

Ti modeli so priljubljeni pri klasifikaciji na podlagi besedila in slik. Morda so preveč poenostavljeni za napovedno analitiko v resničnem svetu, vendar so v teh aplikacijah odlični in dobro obdelujejo velike nize podatkov.

Podatkovni znanstveniki bi morali razumeti tudi osnovne modele nenadzorovanega učenja. To je nekaj najbolj priljubljenih v tej manj pogosti, a še vedno pomembni kategoriji.

5. Gručenje K-sredstev

Združevanje v gruče K-means je eden najbolj priljubljenih algoritmov za strojno učenje brez nadzora. Ti modeli razvrščajo podatke tako, da jih združujejo v skupine na podlagi njihovih podobnosti.

K-means grozdenje je idealno za segmentacijo strank. Zaradi tega je dragocen za podjetja, ki želijo izboljšati trženje ali pospešiti vkrcanje zmanjšanje njihovih stroškov in stopnje odliva v postopku. Uporaben je tudi za odkrivanje nepravilnosti. Vendar pa je bistvenega pomena standardizirati podatke, preden jih vnesete v te algoritme.

6. Naključni gozd

Kot lahko uganete iz imena, so naključni gozdovi sestavljeni iz več odločitvenih dreves. Usposabljanje vsakega drevesa na randomiziranih podatkih in združevanje rezultatov omogoča, da ti modeli proizvedejo zanesljivejše rezultate.

Naključni gozdovi so bolj odporni na prekomerno opremljanje kot odločitvena drevesa in so natančnejši v aplikacijah v realnem svetu. Ta zanesljivost pa ima svojo ceno, saj so lahko tudi počasni in zahtevajo več računalniških virov.

7. Razčlenitev singularne vrednosti

Modeli razčlenitve singularne vrednosti (SVD) razbijejo zapletene nize podatkov v lažje razumljive bitove, tako da jih ločijo na temeljne dele in odstranijo odvečne informacije.

Stiskanje slike in odstranjevanje šuma sta eni izmed najbolj priljubljenih aplikacij za SVD. Glede na to, kako velikosti datotek rastejo, bodo ti primeri uporabe sčasoma postali vse bolj dragoceni. Vendar je izgradnja in uporaba teh modelov lahko dolgotrajna in zapletena.

Teh sedem algoritmov strojnega učenja ni izčrpen seznam tega, kar lahko uporabljate kot podatkovni znanstvenik. Vendar so to nekatere najbolj temeljne vrste modelov. Razumevanje teh bo pomagalo začeti vašo kariero v znanosti o podatkih in olajšalo razumevanje drugih, bolj zapletenih algoritmov, ki temeljijo na teh osnovah.

April Miller je glavni urednik potrošniške tehnologije pri Rehack Revija. Ima izkušnje z ustvarjanjem kakovostne vsebine, ki usmerja promet k publikacijam, s katerimi delam.