为初学者解释的 5 大机器学习模型

机器学习、人工智能和深度学习是技术创新，它们在你能想到的每一个行业都证明了它们的价值。 难怪它们是全球讨论最多和流行的术语。 许多人仍然认为这些概念是凭空出现的； 然而，这远非事实。

这些技术已经存在了好几年，但直到几年前它们才得到应有的关注。 使这些创新惠及全球数百万人的功劳应该归功于技术领域的人们。

科学家、研究人员、营销人员和企业家不知疲倦地努力让其他人了解这些创新如何能够改变我们开展业务的方式或处理和解决日常生活中的问题。 您需要了解的一件事是，尽管这些技术彼此相关，但它们并不相同。 这篇博文将重点介绍机器学习和机器学习模型。

机器学习如何产生影响？

在过去的几年里，机器学习已经有了自己的发展。 世界各地的人们都发现机器学习具有改变世界的力量。 ML 可以彻底改变人们看待图像识别、数据挖掘、专家系统、自然语言处理等关键应用程序的方式。 ML 可以在所有这些领域提供解决方案，并产生人类将在很大程度上依赖于未来的创新。

机器学习的普及以及对它能够改变事物的理解导致对了解这项技术如何工作以及如何使用它来解决现实生活问题的人的需求增加。 现在让我们直接进入主题。

机器学习算法的类型

机器学习算法是定义明确的程序，可以从数据中学习并随着时间的推移而改进。 他们不需要人为干预来完成他们的工作。 这些算法应该学习的任务可能会有所不同，从基于实例的学习和学习匹配输入到输出的映射函数到学习未标记数据集中的未知结构等等。

您需要了解机器算法是这项技术应该完成的工作的基础。 换句话说，他们让它打勾。 因此，您需要根据自己的需要选择正确的 ML 算法。 这是对概念的基本理解有用的地方。 您需要找到适合您正在寻求解决方案的问题的算法。

此外，机器学习算法可以帮助企业做出有数据支持的决策。 这样一来，他们的决定随着时间的推移而获得回报的机会非常高。 现在让我们将注意力转向可供选择的机器学习算法类型。

机器学习算法主要分为三个基本类别——监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习具有反馈功能，可以指出预测是对还是错。 有一些类型的监督学习，每个数据集都有所需的输出。 当预测产生错误以更改函数并学习将输入映射到输出时，就会进行监督。

无监督学习与响应无关； 它只是使用其隐藏结构对数据进行分类。 在此机器学习算法类型中，您没有所需的数据集输出。 相反，函数试图将数据分成不同的类。 这种划分方式使得每个分离的类都有一部分具有共同特征的数据。

最后，强化学习在某种程度上类似于监督学习，因为它也能获得反馈。 但是，并不是每个状态或输入都收到此反馈。 这种 ML 算法类型专注于学习一些状态的动作，这些动作可以帮助它移动到所需的状态。

与在每个示例之后都会发生错误的监督学习不同，强化学习仅在接收到强化信号时记录错误。 这种行为与人类学习有很多相似之处，只有当奖励即将到来时，你才会收到反馈。

多年来，机器学习算法已经发展了很多，并且它们仍在不断发展，与它们用来寻找答案的问题相匹配。 我们目前拥有这三种类型，几乎涵盖了当今使用的所有机器学习模型。 将来，我们可能会在这三个中添加更多类型。

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最受欢迎的机器学习模型

在本节中，我们将讨论最常用的机器学习模型。 让我们开始。

1. 线性回归

什么是线性回归？所以在这里，该算法根据一个或多个输入变量对输出变量进行预测。 它表示为一条线 - y=bx+c。 线性回归可用于预测几件事。 您可以使用此模型根据房屋的不同属性或属性来预测房屋的价值，例如房间数量、总面积、附近的学校、交通状况等。它也可以用于预测销售不同参数的产品价格，例如客户行为。

2. 主成分分析或 PCA

它被称为降维模型，用于将数据集中存在的变量降至最低。 它通过将测量尺度相同且相关性高于其他变量的变量组合在一起来实现这一点。 该模型的目的是过滤数据集，以便我们可以访问仍然足以描述其可变性的新变量组。

PCA 用于解释包含大量属性或问题的调查。 例如，为研究文化、幸福感或行为而进行的调查通常会有很多问题。 使用 PCA，这些问题可以归类为可以在调查报告中轻松解释的主要组成部分。

3. K-means 聚类

这是一个使用质心或几何中心作为其观察聚类的参考的模型。 使用的集群数量由执行此分析的人决定。 通常是分析市场细分——要么找出客户的相似性，要么发现一个全新的客户群。

4.分类和回归树（CART）

决策树是一种非常有效的方法来划分不同的发现然后分组。 CART 是一种首选且有用的决策树类型，可用于回归和分类。 选择响应变量，并将预测变量分组。 所需的划分数量通常由机器本身选择，以避免过度拟合和欠拟合的情况。 CART 在其他模型（如黑盒模型）由于缺乏清晰度或透明度而通常不适合的情况下非常有效。

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5. K-最近邻或k-NN

该模型可用于根据所讨论的变量进行预测或分类。 该模型比较了数据集中已经存在的观测值和新形成的观测值之间的接近程度。 机器自己进行数学运算并选择需要比较的邻居数量（k）。 它限制了数据欠拟合和过拟合的发生。

对于分类，属于特定类别的大多数邻居与新观察值的接近程度决定了新观察值的类别。 在预测场景中，新观测值的预测是通过取目标邻居属性的平均值来预测的。 详细了解 R 中的 KNN。

结论

机器学习是基于人工智能的一个分支，其中数据用于识别可以帮助做出决策的模式，而无需最少的人工干预。 对这里讨论的模型有更深入的了解，以便在现实生活中开始使用它们，这一点很重要。

机器学习及其算法中存在许多细微差别，例如线性攻击、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means，只有当您进一步深入学习这个简短的学习时，您才会知道这些细微差别。 ML 确实是一个强大的工具，未来将被用来为这个世界上一些最紧迫的问题寻找解决方案。 确保您始终了解周围发生的事情！

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