7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

7 maskininlärningsalgoritmer du inte får missa
Bild av redaktör

Data science är ett växande och varierat område, och ditt arbete som data scientist kan täcka många uppgifter och mål. Att lära sig vilka algoritmer som fungerar bäst i olika scenarier hjälper dig att möta dessa olika behov.

Det är praktiskt taget omöjligt att vara expert på alla typer av maskininlärningsmodeller, men du bör förstå de vanligaste. Här är sju viktiga ML-algoritmer som alla dataforskare borde känna till.

Många företag föredrar att använda övervakade inlärningsmodeller för sin noggrannhet och enkla verkliga tillämpningar. Medan oövervakat lärande växer, är övervakade tekniker ett utmärkt ställe att börja som datavetare.

1. Linjär regression

Linjär regression är mest grundläggande modellen för att förutsäga värden baserat på kontinuerliga variabler. Den antar att det finns ett linjärt samband mellan två variabler och använder det för att plotta utfall baserat på en given indata.

Med rätt datauppsättning är dessa modeller lätta att träna och implementera och relativt tillförlitliga. Relationer i den verkliga världen är dock inte ofta linjära, så det har begränsad relevans i många affärsapplikationer. Den hanterar inte heller extremvärden bra, så den är inte idealisk för stora, varierande datamängder.

2. Logistisk regression

En liknande men distinkt maskininlärningsalgoritm du bör känna till är logistisk regression. Trots likheten i namn med linjär regression, det är en klassificeringsalgoritm, inte en uppskattning. Medan linjär regression förutsäger ett kontinuerligt värde, förutsäger logistisk regression sannolikheten för att data hamnar i en given kategori.

Logistisk regression är vanlig när det gäller att förutsäga kundavgång, förutsäga väder och projicera produktframgång. Liksom linjär regression är det lätt att implementera och träna men benäget att överanpassas och kämpar med komplexa relationer.

3. Beslutsträd

Beslutsträd är en grundläggande modell som du kan använda för klassificering och regression. De delar upp data i homogena grupper och fortsätter att segmentera dem i ytterligare kategorier.

Eftersom beslutsträd fungerar som flödesscheman är de idealiska för komplext beslutsfattande eller upptäckt av anomalier. Trots sin relativa enkelhet kan de dock ta tid att träna.

4. Naiva Bayes

Naive Bayes är en annan enkel men effektiv klassificeringsalgoritm. Dessa modeller fungerar på Bayes sats, som bestämmer betingad sannolikhet — Sannolikheten för ett resultat baserat på liknande händelser i det förflutna.

Dessa modeller är populära inom textbaserad klassificering och bildklassificering. De kan vara för enkla för prediktiv analys i verkligheten, men de är utmärkta i dessa applikationer och hanterar stora datamängder bra.

Dataforskare bör också förstå grundläggande oövervakade inlärningsmodeller. Dessa är några av de mest populära i denna mindre vanliga men fortfarande viktiga kategori.

5. K-Means Clustering

K-means klustring är en av de mest populära oövervakade maskininlärningsalgoritmerna. Dessa modeller klassificerar data genom att gruppera dem i kluster baserat på deras likheter.

K-means klustring är idealiskt för kundsegmentering. Det gör det värdefullt för företag som vill förfina marknadsföringen eller påskynda onboarding minska sina kostnader och churn rates i processen. Det är också användbart för att upptäcka avvikelser. Det är dock viktigt att standardisera data innan den matas till dessa algoritmer.

6. Random Forest

Som du kanske gissar från namnet består slumpmässiga skogar av flera beslutsträd. Att träna varje träd på randomiserad data och gruppera resultaten låter dessa modeller producera mer tillförlitliga resultat.

Slumpmässiga skogar är mer motståndskraftiga mot överanpassning än beslutsträd och är mer exakta i verkliga tillämpningar. Den tillförlitligheten kommer dock till en kostnad, eftersom de också kan vara långsamma och kräva mer datorresurser.

7. Singular Value Nedbrytning

Singular value decomposition (SVD)-modeller bryter komplexa datamängder till lättare att förstå bitar genom att separera dem i sina grundläggande delar och ta bort redundant information.

Bildkomprimering och brusborttagning är några av de mest populära applikationerna för SVD. Med tanke på hur filstorlekar fortsätter att växa, kommer dessa användningsfall att bli allt mer värdefulla med tiden. Men att bygga och tillämpa dessa modeller kan vara tidskrävande och komplicerat.

Dessa sju maskininlärningsalgoritmer är inte en uttömmande lista över vad du kan använda som dataforskare. Men de är några av de mest grundläggande modelltyperna. Att förstå dessa kommer att hjälpa dig att kickstarta din karriär inom datavetenskap och göra det lättare att förstå andra, mer komplexa algoritmer som bygger på dessa grunder.

April Miller är chefredaktör för konsumentteknologi på ReHack Tidskrift. Hon har en meritlista när det gäller att skapa kvalitetsinnehåll som leder trafik till de publikationer jag arbetar med.