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面向初学者的十大机器学习算法

想从事机器学习,但不知道从哪里开始? 今天,你可以从很多课程中选择...

写的 尼尔·帕特尔 · 6分钟读取 >
2022年十大机器学习算法

如今,自动化是许多流程的关键, 所以机器学习受到如此多的关注也就不足为奇了. 如果你对学习机器学习课程感兴趣,有很多选择可以考虑. 有些人比其他人更准确, 但是各种各样的计算工具和技术已经使所有人都可以使用.

到目前为止, 所有的机器学习算法都可以分为四大类, 这取决于他们需要多少监管. 有监督和无监督机器学习之间的区别, 十博体育投注还可以区分半监督学习和强化学习. 在实践中,分类归入许多其他机器学习算法.

机器学习在日常生活中的重要性

以下是十大机器学习算法.

  1. 线性回归
  2. 逻辑回归
  3. 线性判别分析
  4. 分类与回归树
  5. 朴素贝叶斯
  6. 再邻居
  7. 学习矢量量化
  8. 支持向量机
  9. 随机森林
  10. 梯度增强和演算法
  11. 决策树算法
  12. 人工神经网络算法

机器学习算法分为4类

  1. 监督和
  2. 无监督学习
  3. Semi-supervised学习
  4. 强化学习

十大机器学习算法的详细介绍

1. 线性回归

线性回归ML算法
线性回归ML算法

这个算法绝对是大多数开发人员可以轻松理解的机器学习基础. 这是一个非常简单的机器学习算法,所以它不会给你写最新的新闻更新 萤火虫发射,但它也有它的应用.

基于 预测模型, 这种机器学习算法旨在最大限度地减少模型误差,并尽可能做出最准确的预测. 然而,这个模型的可解释性受到了影响. 这种机器学习方法的基本原理是找到输入变量的具体系数,并在输入和输出变量之间画出一条线.

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在机器学习项目中,能够帮助理解线性回归的最好技术是线性代数和梯度下降优化.

这种方法最好的一点是线性回归经受住了时间的考验, 已经存在了两个多世纪. 主要的技巧是避免相关, 类似的变量可以尽可能地从数据中去除噪声. 总而言之,这是一个可以作为开始尝试的顶级机器学习示例.

2. 逻辑回归

这种机器学习技术最初是从统计学中借来的, 所以它对金融领域的机器学习也很有效. 到目前为止, 这种机器学习算法是处理二进制的最有效方法, 两种问题.

机器学习中的逻辑回归算法
机器学习中的逻辑回归算法

类似于线性回归, 物流回归的目的是为输入变量设置系数值. 但是,该值将使用物流或对输出变量进行转换 非线性函数.

逻辑回归是机器学习模型之一,它为预测提供了基本原理. 它根据它们属于哪个类(0或1)来确定预测实例的概率.

同样,如果你去掉相似和相关的变量,这个机器学习模型工作得最好. 这是另一个快速有效的算法,可以在大多数机器学习初学者的书籍中找到.

3. 线性判别分析

十大机器学习算法

而物流回归是解决二元问题的常用方法, 有时候你只是需要更多的变量. 这就是线性判别分析(LDA)发挥作用的地方. LDA包括统计数据属性,并为每个类计算变量. 每个输入变量由均值和计算方差组成.

LDA是一种机器学习算法,它通过计算每个类的判别值并选择值最大的结果来进行预测. 它是一种简单有效的方法,可以对假设数据具有钟形曲线的预测建模问题进行分类.

4. 分类与回归树

分类回归树(CART), 又名决策树, 机器学习数据集中的重要工具是什么. cart基于二进制模型, 每个节点代表一个输入变量,后面跟着一个数值变量上的分割点. 输出变量将位于叶节点中,并通过遍历树拆分来进行预测,直到达到合适的输出值.

cart最棒的地方之一, 作为一个机器学习算法, 是他们学习速度快,有潜力快速做出预测. 在机器学习十博体育投注官网中使用cart的另一个好处是 最好的科技新闻网站thetechexplosion, 它们不需要任何数据准备,并且在解决广泛的问题时相当准确.

5. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是任何机器学习教程中的一个基本算法,因为它既简单又有效. 该预测模型包含两类概率——类值的概率和条件概率. 实际的预测是根据 贝叶斯定理. 假设高斯, 在处理真实数据时,钟形曲线分布是估计概率的最佳方法.

朴素贝叶斯之所以被称为“朴素”,是因为这种机器学习算法假设每个输入变量都是独立的. So, 这种机器学习算法的最大缺点是,它在处理真实数据时并不总是适用. 不过,它确实为理论问题提供了一系列复杂的解决方案,这是一个很好的开始.

6. 再邻居

KNN是最简单有效的机器学习工具之一,它通过搜索整个可用数据集并选择最相似的实例来进行预测, 又名邻居. 一旦找到,这个机器学习算法总结了K个实例. 值得注意的是,对于回归和分类问题,发现的K个实例将是不同的. 在第一种情况下,它可能是一个均值输入变量,而在第二种情况下-模式类值.

这种机器学习分类算法的最大挑战之一是确定实例之间的相似性并不总是那么简单. 基于实例规模的预测模型可能是最好的想法之一. 换句话说, 十博体育投注回到欧几里得距离,因为, 这种方式, 数字很容易计算.

仍然, 基于距离的机器学习项目想法可能意味着多个输入变量, 负面影响算法精度. 保持KNN预测的准确性, 更新和管理所有的学习实例是最明智的方法. 如果现在您认为KNN需要大量内存数据,那么您完全正确. 好的一面是,这种机器学习算法只在必要时执行计算. 仍然, 使这个方法更实用, 您应该只使用那些计算输出变量所必需的输入变量.

7. 学习矢量量化

十博体育投注有必要将人工智能与机器学习进行比较. 学习矢量量化(LQV)结合了两者, 这使得它比依赖于整个训练数据集的KNN机器学习算法更具竞争优势. 与此相反, LQV 依赖于人工神经网络,该网络允许定义必要实例的数量,并可以快速了解这些实例是什么.

LQV充当码本向量的集合. 首先,向量是随机选择的,但后来调整为最适合训练课程. 在学习, 这些相同的向量被用来做预测,就像KNN机器学习算法一样. LQV使用码本向量和新数据实例之间的距离计算最相似的实例. 然后,它使用最佳匹配实例的代码值返回预测. 为了确保最终结果,重要的是将所有数据重新调整为一种格式.

LQV是机器学习软件的一个很好的例子,它可以做出准确的预测, 就像KNN一样, 但需要较少的内存用于训练数据集存储.

8. 支持向量机

十大机器学习算法

今天,支持向量机(svm)是一个热门的、被广泛讨论的话题,这是有原因的. 这种机器学习算法用超平面分割输入变量空间. 在svm中,超平面的目标是在0和1类之间最好地分离点. 要理解这个机器学习算法, 人们应该想象一条二维的直线和多个点. 点就像类,而线则是将尽可能多的类分开的夸张. 这种机器学习算法研究系数来适当地分离类.

在支持向量机中,数据点和夸张之间的距离称为裕度. 有最大边距的线对于区分阶级是最有效的, 所以合并是超平面有效性的主要指标. 支持向量是用来构造分类器的点. 从技术上讲, 支持向量应该定义超平面, 但在实践中, 十博体育投注需要一个优化算法来优化边际和系数.

到目前为止, SVM是最重要的方法之一, 最优的方法依赖于一些开箱即用的方法来分类数据集, 这就是为什么SVL最近受到如此多的关注.

9. 随机森林

随机森林只是决策树的集合. 用这个机器学习算法, 根据每棵树的属性对其进行分类是很重要的, 每棵树都会投出自己的选票. 更具体地说, 随机森林算法基于一种称为Bagging或Bootstrap Aggregation的集成机器.

Bootstrap是目前估计数据样本量的首选方法. 它采用所有可用的样本,计算平均值,并返回非常现实的平均值. Bagging使用非常相似的方法, 但不是样本, 它可以估计整个模型, 树. 在一起, 他们从训练数据中获取多个样本,并对树和单独的样本进行预测. 输出是两者的平均结果.

10. 梯度增强和演算法

这是一个很好的机器学习Python示例,使用R代码最有效. 当你需要对大量数据进行准确预测时,增强机器学习算法是必要的. 简单地说, 这些机器学习算法使用集成技术,并应用多个预测估计器来实现最佳结果.

主要思想是使用多路分类器来创建一个强分类器. 第一个, 这个机器学习算法基于训练数据建立一个模型,然后尝试修复第一个模型中的错误. 这个过程会一直进行下去,直到预测达到最大准确度.

11. 决策树算法

决策树算法 机器学习算法

演算法是一个非常类似的机器学习软件,但用于二进制分类. 要弄清楚如何提高,可能最好从这里开始 演算法,主要用于短决策树. 在创建第一个树之后, 系统会考虑下一棵树需要多少关注,以此类推. 在构建完所有树之后,对新数据进行预测.

如你所见, 有很多机器学习课程可供选择, 但如果你真的对机器学习的职业感兴趣, 你应该快点开始. 该领域发展迅速, 看起来机器学习行业在未来几十年都有潜力.

1线性回归线性回归是机器学习中著名的算法
2逻辑回归逻辑回归是机器学习借鉴的技术.
3线性判别分析对于两个以上的分类,线性判别分析算法是首选的L分类技术
4分类与回归树
5朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法.
6k -最近邻(KNN)KNN算法非常简单有效
7学习矢量量化(LVQ)
8支持向量机(SVM)
9随机森林这是一种称为Bootstrap Aggregation或bagging的集成机器学习算法
10提高
11演算法演算法是第一个真正成功的用于二进制分类的增强算法
什么是机器算法?‌

1. 线性回归
2. 逻辑回归
3. 决策树
4. 支持向量机算法
5. 朴素贝叶斯算法
6. 然而,算法
7. k - means
8. 随机森林算法
9. 降维算法
10. 梯度增强算法和Ada提高算法

2022年流行的5种机器学习算法列表

1. 线性回归
2. 逻辑回归
3. 决策树
4. 支持向量机算法
5. 朴素贝叶斯算法

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