使用 Python 进行机器学习：您需要掌握的算法列表

什么是 Python？

它是一种面向目标的编程语言，由 Guido van Rossum 于 1991 年开发。 非常好理解和学习。 Python 在开发人员中很受欢迎，因为它提高了代码的可重用性和程序的模块化。 Python 是一种高级交互式编程语言，它支持开发人员和解释器之间的直接交互——这使得代码编写变得非常容易。

什么是机器学习 (ML)？

机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机进行自动学习，并通过经验随着时间的推移变得更好。 机器学习的主要目标是提出能够根据新数据进行自我改进的计算机程序，而无需任何显式编程。

ML 与统计工具和数据预测输出结合使用。 它还与贝叶斯预测模型和数据挖掘算法有关。 在接收到用户的输入后，计算机使用一种算法来提供输出。 机器学习有多种应用，包括预测性维护、欺诈检测、自动翻译、视频监控等。

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机器学习和 Python 是如何相加的？

Python 有几个特性使其成为机器学习的理想搭配。 其中一些功能如下所述：

1. 易于编码。 用 Python 编写代码就像一、二、三一样简单。 它比 Java 和 C++ 等其他语言容易得多。

2.综合。 将它与 C、C++ 和其他编程语言集成既不需要很多时间也不需要付出很多努力。

3.便携。 它是一种独立的编程语言。 使用 Python 编写的相同程序可以在 macOS 或 Windows 上执行。 它不需要不同的代码在不同的操作系统上运行。

4.面向对象。 它是基于 OOP 的编程语言的完美示例。 对象、类、封装、继承和多态等概念在面向对象语言中很常见。 Python 支持所有这些以及更多。

5.动态。 它是为数不多的动态类型语言之一。 这意味着您不需要在编写代码时声明数据类型，因为它是在运行时声明变量时决定的。

机器学习算法的类型

机器学习算法大致分为两类——有监督的和无监督的。 让我们详细讨论这两种类型。

1. 监督学习

当涉及到实际的机器学习问题时，监督学习是最受欢迎的类型。 它有两种类型的变量——输入变量和输入变量。 算法用于学习将输入映射到输出的函数。 这里的目标是估计映射函数，使您或您的机器可以根据为给定数据集提供给您的输入变量来预测输出变量，它们是您必须知道的各种类型的监督学习。

它被称为监督学习，它的工作方式类似于教师在课堂上监督学习过程的方式。 在这里，训练数据集监督算法的学习。 我们得到了期望的输出——在数据集监督下的算法继续进行迭代预测，直到达到期望的性能水平。

这种类型的算法可以进一步分为两类——分类和回归。 分类算法是将类别作为输出变量的算法。 另一方面，回归算法是那些具有实际价值作为输出变量的算法——重量或美元。

2.无监督机器学习

在这种类型的机器学习算法中，您有输入变量。 没有可用的输出变量。 无监督学习的目标是对数据分布或数据结构进行建模，以了解有关数据集的更多信息。 这些算法被称为无监督学习算法——因为它们既没有为你提供所需的输出，也没有任何人监督学习。

算法完全独立，它们负责在数据集中发现和呈现有趣的学习。 这些算法进一步分为关联和聚类问题。 聚类问题是那些在给定数据中具有固有分组的问题。 另一方面，关联问题是那些具有定义大部分数据的规则的问题。

Python中一些常见的机器学习算法

1. 线性回归

这是 Python 中的监督机器学习算法。 它预测结果并观察特征。 基于它运行的变量的数量——一个或多个——我们可以将其称为简单线性回归或多元线性回归。 它是 Python 中最流行的 ML 算法之一。

它有一个简单的功能——通过对变量设置权重然后进行预测来创建一条线。 线性回归通常用于预测真实值，例如项目成本。 如果有一条线可以最佳地定义自变量和因变量之间存在的关系，那就是回归线。 详细了解机器学习中的线性回归。

2. 逻辑回归

同样，这是一个有监督的 ML 算法。 它用于预测离散值，例如真或假、0 或 1、是或否。 它适用于自变量。 逻辑函数用于进行估计，提供 0 或 1 作为输出。 这个算法虽然叫回归，其实是分类类型。

3. 支持向量机（SVM）

这也是一种监督学习算法。 属于监督算法分类。 它创建一条分隔数据集不同类别的线。 通过计算向量来优化这条线。 这样做是为了确保每个中最近的点彼此相距最远。 大多数情况下它是线性向量，但有时它也可能是其他东西。

4. 决策树

这再次属于有监督的 ML 算法。 但是，它同时用于回归和分类。 这个算法是如何工作的？ 它需要一个实例，导航整个树，并使用条件语句进行特征比较。 侧面下降是基于结果。 Python 中的这种 ML 算法可以处理连续和分类因变量。

阅读：机器学习的先决条件

5.朴素贝叶斯

这种分类方法基于贝叶斯定理。 这种分类方法在预测变量之间进行假设。 因此，朴素贝叶斯分类器的工作假设是类中的特定特征与同一类的任何其他特征没有任何关系。 例如，一种水果有几个特征使它成为它的样子。

根据朴素贝叶斯分类器，这些特征中的每一个都将独立地影响该水果属于某种类型的概率。 即使特征相互依赖，这也是正确的。 它的模型非常简单，适用于更大的数据集。

另请阅读：您应该了解的机器学习库

结论

在此博客中，我们了解了 Python 中的机器学习以及可用于训练机器以更好地预测和执行的各种算法。

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