7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Перевидано Платоном

читають: 0

7 алгоритмів машинного навчання, які ви не можете пропустити
Зображення редактора

Наука про дані – це зростаюча та різноманітна галузь, і ваша робота як науковця з даних може охоплювати багато завдань і цілей. Вивчення того, які алгоритми найкраще працюють у різних сценаріях, допоможе вам задовольнити ці різні потреби.

Практично неможливо бути експертом у кожному типі моделі машинного навчання, але ви повинні розуміти найпоширеніші з них. Ось сім основних алгоритмів машинного навчання, які повинен знати кожен фахівець із обробки даних.

Багато компаній віддають перевагу моделям навчання під наглядом через точність і прості додатки в реальному світі. У той час як неконтрольоване навчання зростає, контрольовані методи є чудовим місцем для того, щоб розпочати роботу в галузі даних.

1. Лінійна регресія

Лінійна регресія - це найбільш фундаментальна модель для прогнозування значень на основі безперервних змінних. Він передбачає наявність лінійного зв’язку між двома змінними та використовує його для побудови результатів на основі заданих вхідних даних.

За наявності правильного набору даних ці моделі легко навчати та впроваджувати, і вони відносно надійні. Однак зв’язки в реальному світі нечасто є лінійними, тому вони мають обмежене значення для багатьох бізнес-додатків. Він також погано керує викидами, тому не ідеальний для великих, різноманітних наборів даних.

2. Логістична регресія

Подібним, але відмінним алгоритмом машинного навчання, який ви повинні знати, є логістична регресія. Незважаючи на схожість назви з лінійною регресією, це алгоритм класифікації, а не оцінка. У той час як лінійна регресія передбачає безперервне значення, логістична регресія передбачає ймовірність потрапляння даних у певну категорію.

Логістична регресія поширена для прогнозування відтоку клієнтів, прогнозування погоди та прогнозування показників успіху продукту. Як і лінійну регресію, її легко впровадити та навчити, але вона схильна до переобладнання та має проблеми зі складними взаємозв’язками.

3. Дерева рішень

Дерева рішень є фундаментальною моделлю, яку можна використовувати для класифікації та регресії. Вони розділяють дані на однорідні групи та продовжують сегментувати їх на додаткові категорії.

Оскільки дерева рішень працюють як блок-схеми, вони ідеально підходять для прийняття складних рішень або виявлення аномалій. Незважаючи на їх відносну простоту, вони можуть зайняти час, щоб тренуватися.

4. Наївний Байєс

Naive Bayes — ще один простий, але ефективний алгоритм класифікації. Ці моделі працюють на основі теореми Байєса, що визначає умовну ймовірність — ймовірність результату на основі подібних випадків у минулому.

Ці моделі популярні в класифікації на основі тексту та зображень. Вони можуть бути надто спрощеними для реальної прогнозної аналітики, але вони чудові в цих програмах і добре обробляють великі набори даних.

Науковці даних також повинні розуміти основні моделі навчання без нагляду. Це одні з найпопулярніших із цієї менш поширеної, але все ще важливої категорії.

5. Кластеризація K-середніх

Кластеризація K-means є одним із найпопулярніших алгоритмів неконтрольованого машинного навчання. Ці моделі класифікують дані, групуючи їх у кластери на основі їх подібності.

Кластеризація K-means ідеально підходить для сегментації клієнтів. Це робить його цінним для компаній, які хочуть удосконалити маркетинг або пришвидшити адаптацію зниження їх витрат і відтоку в процесі. Це також корисно для виявлення аномалій. Однак важливо стандартизувати дані перед подачею їх у ці алгоритми.

6. Випадковий ліс

Як можна здогадатися з назви, випадкові ліси складаються з кількох дерев рішень. Навчання кожного дерева на рандомізованих даних і групування результатів дозволяє цим моделям отримувати надійніші результати.

Випадкові ліси більш стійкі до переобладнання, ніж дерева рішень, і точніші в реальних програмах. Однак ця надійність має свою ціну, оскільки вони також можуть бути повільними та вимагати більше обчислювальних ресурсів.

7. Декомпозиція сингулярного значення

Моделі декомпозиції сингулярного значення (SVD) розбивають складні набори даних на біти, які легше зрозуміти, розділяючи їх на основні частини та видаляючи зайву інформацію.

Стиснення зображень і видалення шуму є одними з найпопулярніших програм для SVD. Розглядаючи як розмір файлів продовжує зростати, ці варіанти використання з часом ставатимуть все більш цінними. Однак створення та застосування цих моделей може зайняти багато часу та бути складним.

Ці сім алгоритмів машинного навчання не є вичерпним переліком того, що ви можете використовувати як спеціаліст із обробки даних. Однак вони є одними з найбільш фундаментальних типів моделей. Розуміння цього допоможе розпочати вашу кар’єру в науці про дані та полегшить розуміння інших, складніших алгоритмів, які базуються на цих основах.

Ейпріл Міллер є головним редактором відділу споживчих технологій ReHack Журнал. Вона має досвід створення якісного контенту, який приваблює трафік до публікацій, з якими я працюю.