数据科学的 6 大机器学习算法

在这个新的快节奏世界中，信息被视为一种商品，通信方式似乎只会随着技术的出现而变得更好。 在市场上占有一席之地的企业正在寻找专业人士来学习或处理这些信息以使他们受益，并在竞争中保持领先地位。

您可以通过任何媒体获取信息，无论是通过社交媒体、电视、广播还是社交聚会。 但是您是否考虑过您最终做出的决定通常是基于道听途说而不是基于确凿的事实？ 想一想——除非记录在案，否则您阅读或听到的所有内容并非都是真实的。

这正是数据科学发挥作用的地方。 它阻止人们做出不基于有证据的现实的决定。

什么是数据科学？

用外行的话来说，这是一件非常简单的事情。 它以多学科的方式融合了数据推理、算法开发和技术，以分析方式解决复杂问题。

一个原始信息的仓库进来，它存储在数据仓库中，通过挖掘它来学习。 数据科学背后的基本议程是以创造性的方式使用它来为您的组织带来更好的商业价值。 数据科学家被教导如何在机器学习原理的帮助下发现这些原始数据中的隐藏模式。

很多时候，人们对数据科学家和数据分析师感到困惑。 两者之间的差异非常显着，因为数据分析师只能通过处理数据的历史来判断正在发生的事情。 另一方面，数据科学家不仅会做同样的事情，还会使用先进的机器学习算法来识别未来应该发生的特定事件。

为了让事情更容易理解，这里有三家公司使用数据科学来更好地为客户服务的例子。

1. Netflix：它会读取并了解您在其网站或应用程序上的行为，并向您推荐您可能喜欢的电影和电视节目。
2. 亚马逊：它采用了相同的策略，通过分析您检查某些项目的模式，它可以帮助您浏览并获得您想要的东西。
3. Spotify：根据您对音乐和流派的品味，它还可以帮助您聆听其他艺术家的声音，并找到您可能没听过的新歌。

什么是顶级数据科学算法？

在解释数据科学算法之前，我们应该深入研究所谓的机器学习。 它从数据中学习信息并根据经验进行改进，无需人工干预。 任务可以不同于功能，例如映射输入和输出或学习未标记数据中的隐藏结构。

机器学习算法分为三种类型：

• 监督学习算法

此模型中的数据具有先前已知的标签。 它有一些具有特定值的目标变量。

• 无监督学习算法

该模型可以对没有预定义标签的数据进行分类或更正。 它寻找特征的共性并预测新数据的类别。

• 强化学习

它是一种动态编程类型，可以训练算法做出一系列决策。 它学会在不确定或潜在复杂的环境中实现目标。

在数据科学方面有许多不同的机器学习算法，但我们主要关注六种。

数据科学的顶级机器学习算法：

• 线性回归

它是两个或多个变量之间偶然关系的模型近似。 它们非常有价值，因为它是进行推断和预测的最常见方式。 其基本思想是获得最适合数据的线，其中所有数据点的总预测误差尽可能小。

• 决策树

这属于监督机器学习算法家族。 它具有很强的适应性，可以用于几乎所有面临的问题。 决策树是一种通用方法，能够执行回归和分类任务。 由于现实世界的大多数问题都是非线性的，因此决策树可以帮助科学家摆脱数据的非线性并使其更易于理解。

• 聚类

与决策树不同，这属于无监督机器学习算法。 它的基本目标是在数据中找到不同的组或结构。 通过这样做，一个集群中彼此相似的元素被归入一组，而其余元素被归入另一组。 通过将数据聚集在两个不同的类中，它将能够分辨出有两种不同类型的数据。

• 可视化

这可能是推断数据的最通俗的方式，因为它可以通过其名称本身通过可视化很容易地猜到。 它通过向普通观众清楚地传达结果来阐明分析的关键方面。 它可以通过直方图、条形图/饼图和时间序列等来完成。

• 随机森林

该模型由大量作为委员会运作的独立决策树组成。 随机森林中的每一棵树都给出了自己的类预测，而得票最多的类成为该模型的预测。 换句话说，它就像群众的智慧一样简单而强大。

• 主成分分析

这是一种用于减少可以在数据中找到的变量数量的方法。 您可以从大型池中提取重要的数据并减少数据的维度。 它将相关的变量组合在一起以形成较少数量的变量集，这被称为其主成分。

您在哪里可以学习这些革命性的工具？

当您浏览上述信息时，您可能会意识到大学提供的传统教育在当前的工作环境中可能还不够。 毕竟，在理论上学习某样东西和在你面前亲眼目睹它的实际应用是有很大区别的。 公司很乐意寻找数据科学家，因为他们以其专业知识和效率为企业增加了无与伦比的价值。

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结论

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