你不能错过的 7 种机器学习算法 – KDnuggets

图片由编辑
 

数据科学是一个不断发展且多样化的领域，作为数据科学家，您的工作可以涵盖许多任务和目标。 了解哪些算法在不同场景中效果最好将帮助您满足这些不同的需求。

实际上不可能成为每种机器学习模型的专家，但您应该了解最常见的模型。 以下是每个数据科学家都应该了解的七种基本机器学习算法。

许多公司更喜欢使用监督学习模型，因为其准确性和直接的实际应用。 尽管无监督学习正在不断发展，但监督技术是数据科学家起步的绝佳起点。

1. 线性回归

线性回归是 预测值的最基本模型 基于连续变量。 它假设两个变量之间存在线性关系，并使用它根据给定的输入绘制结果。

如果有正确的数据集，这些模型很容易训练和实现，而且相对可靠。 然而，现实世界的关系通常不是线性的，因此它在许多业务应用程序中的相关性有限。 它也不能很好地管理异常值，因此对于大型、多样化的数据集来说它并不理想。

2.逻辑回归

您应该知道的一种类似但不同的机器学习算法是逻辑回归。 尽管名称与线性回归相似， 这是一个分类算法，不是估计值。 线性回归预测连续值，而逻辑回归预测数据落入给定类别的概率。

逻辑回归常用于预测客户流失、预测天气和预测产品成功率。 与线性回归一样，它很容易实现和训练，但容易过度拟合并且难以处理复杂的关系。

3. 决策树

决策树是可用于分类和回归的基本模型。 他们将数据分成同质组，并不断将它们细分为更多类别。

由于决策树的工作方式类似于流程图，因此它们非常适合复杂的决策或异常检测。 尽管它们相对简单，但它们需要时间来训练。

4. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是另一种简单而有效的分类算法。 这些模型根据贝叶斯定理运行， 决定条件概率 ——基于过去类似事件的结果的可能性。

这些模型在基于文本和图像分类中很流行。 对于现实世界的预测分析来说，它们可能过于简单，但它们在这些应用程序中非常出色，并且可以很好地处理大型数据集。

数据科学家还应该了解基本的无监督学习模型。 这些是这个不太常见但仍然重要的类别中最受欢迎的一些。

5. K-Means 聚类

K-means 聚类是最流行的无监督机器学习算法之一。 这些模型通过根据数据的相似性将数据分组为集群来对数据进行分类。

K 均值聚类非常适合客户细分。 这对于想要完善营销或加快入职速度的企业来说很有价值，因此 降低成本和客户流失率 正在进行中。 它对于异常检测也很有用。 然而，在将数据输入这些算法之前，必须对数据进行标准化。

6. 随机森林

正如您可能从名称中猜到的那样，随机森林由多个决策树组成。 使用随机数据训练每棵树并对结果进行分组可以让这些模型产生更可靠的结果。

随机森林比决策树更能抵抗过度拟合，并且在实际应用中更准确。 然而，这种可靠性是有代价的，因为它们也可能很慢并且需要更多的计算资源。

7.奇异值分解

奇异值分解 (SVD) 模型通过将复杂的数据集分成基本部分并删除冗余信息，将其分解为更易于理解的位。

图像压缩和噪声消除是 SVD 最流行的应用之一。 考虑如何 文件大小持续增长，随着时间的推移，这些用例将变得越来越有价值。 然而，构建和应用这些模型可能既耗时又复杂。

这七种机器学习算法并不是数据科学家可以使用的详尽列表。 然而，它们是一些最基本的模型类型。 了解这些将有助于开启您在数据科学领域的职业生涯，并使您更容易理解基于这些基础知识的其他更复杂的算法。
 
 

四月米勒 是消费技术的总编辑 重新破解 杂志。 她在创建高质量内容方面有着良好的记录，这些内容可以为我合作的出版物带来流量。

• SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
• PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
• 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
• 柏拉图ESG。 碳， 清洁科技, 能源， 环境， 太阳能， 废物管理。 访问这里。
• 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss