모든 데이터 과학자가 알아야 할 상위 9가지 데이터 과학 알고리즘

알고리즘은 계산을 구현하거나 다른 문제 해결 기능을 수행하기 위해 컴퓨터 프로그램이 따르는 일련의 규칙 또는 지침입니다. 데이터 과학은 데이터 세트에 대한 의미 있는 정보를 추출하는 것이므로 목적을 해결하는 데 사용할 수 있는 알고리즘은 무수히 많습니다.

데이터 과학 알고리즘 은 기본값 등을 분류, 예측, 분석, 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 알고리즘은 또한 scikit-learn과 같은 기계 학습 라이브러리의 기초를 구성합니다. 따라서 표면 아래에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확실히 이해하는 것이 도움이 됩니다.

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읽기: 데이터 과학을 위한 기계 학습 알고리즘

일반적으로 사용되는 데이터 과학 알고리즘

1. 분류

이산 대상 변수에 사용되며 출력은 범주 형식입니다. 클러스터링, 연관 및 의사결정 트리는 입력 데이터를 처리하여 결과를 예측하는 방법입니다. 예를 들어, 새로운 환자는 분류 모델을 사용하여 "아픈" 또는 "건강한"으로 레이블될 수 있습니다.

2. 회귀

회귀는 대상 변수를 예측하고 본질적으로 연속적인 대상 변수 간의 관계를 측정하는 데 사용됩니다. 단일 기능 또는 기능 세트(예: x 및 대상 변수 y)의 플롯에 '최적 맞춤 선'을 표시하는 간단한 방법입니다.

회귀는 서로 다른 대기 매개변수 사이의 이전 상관 관계를 기반으로 강우량을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 또 다른 예는 면적, 지역, 연령 등과 같은 특성을 기반으로 주택 가격을 예측하는 것입니다.

이제 데이터 과학 알고리즘 의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나인 선형 회귀를 이해하겠습니다.

3. 선형 회귀

N개의 특징을 가진 데이터셋에 대한 선형 방정식은 다음과 같이 주어질 수 있습니다: y = b 0 + b 1 .x 1 + b 2 .x 2 + b 3 .x 3 + …..b n .x n , 여기서 b 0 은 일부 일정한.

일 변량 데이터(y = b 0 + b 1 .x)의 경우 목표는 반환된 변수에 대해 가능한 가장 작은 값으로 손실 또는 오류를 최소화하는 것입니다. 이것이 비용 함수의 주요 목적입니다. b 0 을 0으로 가정 하고 b 1 에 대해 다른 값을 입력 하면 선형 회귀 비용 함수의 모양이 볼록함을 알 수 있습니다.

수학적 도구는 두 매개변수 b 0 과 b 1 을 최적화 하고 비용 함수를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 그 중 하나는 다음과 같이 논의됩니다.

4. 최소제곱법

위의 경우 b 1 은 x의 가중치 또는 선의 기울기이고 b 0 은 절편입니다. 또한 y의 모든 예측 값은 선 위에 있습니다. 그리고 최소 자승법은 각 점, 예를 들어 (x i , y i ), 예측 값 사이의 거리를 최소화하려고 합니다.

b 0 의 값을 계산하려면 x i 의 모든 값의 평균을 찾아 b 1 을 곱 하십시오. 그런 다음 모든 y i 의 평균에서 곱을 뺍니다 . 또한 b 1 값에 대해 Python에서 코드를 실행할 수 있습니다 . 이러한 값은 비용 함수에 연결될 준비가 되었으며 손실 및 오류에 대해 반환 값이 최소화됩니다. 예를 들어 b 0 = -34.671 및 b 1 = 9.102의 경우 비용 함수는 21.801로 반환됩니다.

5. 경사하강법

다중 회귀의 경우와 같이 여러 기능이 있는 경우 복잡한 계산은 경사하강법과 같은 방법으로 처리됩니다. 함수의 극소값을 결정하기 위해 적용되는 반복 최적화 알고리즘입니다. 이 과정은 b 0 과 b 1 에 대한 초기값을 취하여 비용 함수의 기울기가 0이 될 때까지 계속됩니다.

산의 가장 낮은 지점에 위치한 호수에 가야 한다고 가정해 봅시다. 시야가 0이고 산 정상에 서 있다면 육지가 하강하는 경향이 있는 지점에서 시작합니다. 첫걸음을 떼고 내리막길을 따라가다 보면 호수에 다다랐을 가능성이 큽니다.

비용 함수가 매개변수를 평가할 수 있는 도구인 반면, 경사하강법 알고리즘은 모델 매개변수를 업데이트하고 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이제 데이터 과학을 위한 몇 가지 다른 알고리즘을 살펴보겠습니다 .

6. 로지스틱 회귀

선형 회귀의 예측은 연속 값이지만 로지스틱 회귀는 이산 또는 이진 예측을 제공합니다. 즉, 출력의 결과는 변환 함수를 적용한 후 두 개의 클래스에 속합니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀는 학생이 합격 또는 불합격 또는 비가 올지 여부를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 로지스틱 회귀에 대해 자세히 알아보세요.

7. K-평균 클러스터링

유사한 데이터 포인트를 클러스터에 할당하는 반복 알고리즘입니다. 동일한 작업을 수행하기 위해 k 클러스터의 중심을 계산하고 중심으로부터의 최소 거리를 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 데이터 마이닝의 클러스터 분석에 대해 자세히 알아보세요.

8. K-최근접 이웃(KNN)

KNN 알고리즘은 새로운 데이터 인스턴스에 대한 결과가 필요할 때 전체 데이터 세트를 통해 k-최근접 인스턴스를 찾습니다. 사용자는 사용할 k 값을 지정합니다.

9. 주성분 분석(PCA)

PCA 알고리즘은 데이터의 최대 분산을 '주성분'의 새로운 시스템으로 캡처하여 변수의 수를 줄입니다. 이렇게 하면 데이터를 쉽게 탐색하고 시각화할 수 있습니다.

마무리

위에서 설명한 데이터 과학 알고리즘 에 대한 지식은 현장에서 막 시작하는 경우 매우 유용할 수 있습니다. 핵심을 이해하는 것은 일상적인 데이터 과학 기능을 수행하는 동안에도 유용할 수 있습니다.

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