你应该了解的 5 种机器学习算法

什么是机器学习算法？

面向初学者的机器学习算法类型。

如果你是初学者，机器学习可能会让你感到困惑——面对看似无穷无尽的算法，该如何选择？又该如何判断哪个算法能够提供正确的预测结果（数据输出）？机器学习是一种让计算机在无需人工直接干预的情况下运行各种算法，从而从数据中学习的方法。

因此，在开始学习机器学习算法之前，让我们先来了解一下机器学习的类型，以便更好地理解这些算法。

监督式学习

• 监督学习包含一个目标变量（或因变量），该变量需要根据一组给定的预测变量（自变量）来确定。利用这组变量，生成一个将输入映射到期望输出的函数。
• 训练过程持续进行，直到模型在训练数据上达到预期的准确率。监督学习的任务是从已标记的训练数据中推断函数。

监督学习示例：

• 回归
• 决策树
• 随机森林
• KNN
• 逻辑回归

无监督学习

• 无监督学习掌握的对象信息较少，尤其是训练集未标记。你现在的目标是什么？可以识别对象组之间的某些比较，并将它们归入相关的聚类中。
• 有些对象可能与所有聚类都截然不同，因此，我们假设这些对象被排除在外。这种方法可以显著提高准确率，因为我们可以使用少量已标注数据，同时在训练集中使用未标注数据。
• 这类机器学习被称为无监督学习，因为与监督学习不同，它没有“老师”。算法可以自主地从数据中发现并返回感兴趣的结构。
• 无监督学习的目标是对数据中的潜在结构或分布进行建模，以便更多地了解数据。
无监督学习示例：
• Apriori算法和
• K均值聚类。

强化学习

• 这些方法允许用户根据当前状态和已学习到的行为，决定能够最大化收益的最佳行动。这种方法常用于机器人领域。
• 利用这种学习方法，机器被训练来做出特定的决策。
• 它的工作原理是这样的：机器被置于一个可以不断通过试错进行自我训练的环境中。这台机器从过去的经验中学习，并努力获取最佳知识，从而做出准确的商业决策。

什么是机器学习算法？

机器学习算法是一种无需人工干预即可从数据中学习并从经验中改进的程序。学习任务可能包括学习将输入转换为输出的函数、学习未标记数据中的隐藏结构；或者“基于实例的学习”，即通过将新实例（行）与存储在内存中的训练数据实例进行比较，为新实例生成类别标签。

机器学习算法

机器学习算法是传统算法的演进。它使程序更加智能，能够自动从你提供的数据中学习。该算法主要分为：

• 训练阶段
• 测试阶段

现在，我将分享五种能够提升企业业绩的顶级机器学习算法。这些算法易于使用，并有助于实现多个目标。此外，它们都非常流行，已被成千上万的企业所采用。

面向初学者的机器学习算法类型。

有 5 种最适合初学者的机器学习算法，它们在易用性、较低的计算能力、即时性和准确性方面实现了很好的平衡。

线性回归

• 线性回归是一种分类方法，而非回归方法。这种预测建模策略非常容易理解，因为在现代计算机发明之前，统计学家已经使用这种工具数十年了。
• 线性回归的目标是通过找到两个系数的值来尽可能准确地预测每个输入变量。这些技术可能包括线性代数、梯度下降优化等等。
• 线性回归简单易用，通常能提供准确的结果。经验丰富的用户会知道，应该从训练数据集中剔除高度相关的变量，并尽可能去除噪声（不相关的输出变量）。

决策树

• 决策树是另一种流行且易于理解的算法。它的图形化表示能帮助你理解你的思考过程，而它的运行机制则要求你进行系统化的、有据可查的思考。
• 该算法的思想非常简单。在每个节点上，你需要从所有特征和所有可能的分割点中选择最佳分割点。每次分割的选择都旨在最大化某个函数值。在分类树中，通常使用交叉熵和基尼指数。
• 在回归树中，你要最小化落入该区域的点的目标值的预测变量与我们分配给该区域的值之间的平方误差之和。

支持向量机

• 该算法也称为支持向量机（SVM），它将数据集分析成不同的类别。支持向量机（SVM）的主要目的是为未来的分类提供有效的方法。它用于找出将训练数据划分到特定类别的分界线。
• 您还应该知道，它为您提供了最大的余地，以便将未来的任何数据输入到类别中。
• 对于初学者或经验丰富的开发者来说，使用支持向量机 (SVM) 进行训练数据是最好的选择，因为非线性数据也可以用 SVM 进行编程。

先验

• Apriori学习算法用于事务型数据库，处理频繁项集并生成关联规则。它常用于市场篮子分析，即检查数据库中频繁同时出现的商品组合。
• Apriori算法的基本原理应用于市场分析。该算法通过分析数据集中的A和B两组产品，来判断它们之间是否存在正相关或负相关关系。销售团队尤其会利用Apriori算法来观察顾客的购物篮，从而了解顾客通常会将哪些产品与其他产品一起购买。

K均值聚类

• 聚类分析用于分组样本，例如同一聚类中的对象彼此之间的相似度高于与其他组的对象之间的相似度。
• K均值聚类算法通过预先定义的分组对各类数据集进行聚类。这是一个迭代过程，它会生成与输入数据相似的分组。
• 举个例子，如果您使用 K-means 算法对“civil”（民事）一词的网页搜索结果进行分类，它会将结果以分组的形式呈现。准确率是该算法的主要优势。此外，与其他基于内部模式进行分组的算法相比，K-means 算法因其能够在短时间内提供精简高效的分组结果而享有盛誉。该算法有助于营销人员识别目标受众群体。