為初學者解釋的 5 大機器學習模型

機器學習、人工智能和深度學習是技術創新，它們在你能想到的每一個行業都證明了它們的價值。 難怪它們是全球討論最多和流行的術語。 許多人仍然認為這些概念是憑空出現的； 然而，這遠非事實。

這些技術已經存在了好幾年，但直到幾年前它們才得到應有的關注。 使這些創新惠及全球數百萬人的功勞應該歸功於技術領域的人們。

科學家、研究人員、營銷人員和企業家不知疲倦地努力讓其他人了解這些創新如何能夠改變我們開展業務的方式或處理和解決日常生活中的問題。 您需要了解的一件事是，儘管這些技術彼此相關，但它們並不相同。 這篇博文將重點介紹機器學習和機器學習模型。

機器學習如何產生影響？

在過去的幾年裡，機器學習已經有了自己的發展。 世界各地的人們都發現機器學習具有改變世界的力量。 ML 可以徹底改變人們看待圖像識別、數據挖掘、專家系統、自然語言處理等關鍵應用程序的方式。 ML 可以在所有這些領域提供解決方案，並產生人類將在很大程度上依賴於未來的創新。

機器學習的普及以及對它能夠改變事物的理解導致對了解這項技術如何工作以及如何使用它來解決現實生活問題的人的需求增加。 現在讓我們直接進入主題。

機器學習算法的類型

機器學習算法是定義明確的程序，可以從數據中學習並隨著時間的推移而改進。 他們不需要人為乾預來完成他們的工作。 這些算法應該學習的任務可能會有所不同，從基於實例的學習和學習匹配輸入到輸出的映射函數到學習未標記數據集中的未知結構等等。

您需要了解機器算法是這項技術應該完成的工作的基礎。 換句話說，他們讓它打勾。 因此，您需要根據自己的需要選擇正確的 ML 算法。 這是對概念的基本理解有用的地方。 您需要找到適合您正在尋求解決方案的問題的算法。

此外，機器學習算法可以幫助企業做出有數據支持的決策。 這樣一來，他們的決定隨著時間的推移而獲得回報的機會非常高。 現在讓我們將注意力轉向可供選擇的機器學習算法類型。

機器學習算法主要分為三個基本類別——監督學習、無監督學習、強化學習。 監督學習具有反饋功能，可以指出預測是對還是錯。 有一些類型的監督學習，每個數據集都有所需的輸出。 當預測產生錯誤以更改函數並學習將輸入映射到輸出時，就會進行監督。

無監督學習與響應無關； 它只是使用其隱藏結構對數據進行分類。 在此機器學習算法類型中，您沒有所需的數據集輸出。 相反，函數試圖將數據分成不同的類。 這種劃分方式使得每個分離的類都有一部分具有共同特徵的數據。

最後，強化學習在某種程度上類似於監督學習，因為它也能獲得反饋。 但是，並不是每個狀態或輸入都收到此反饋。 這種 ML 算法類型專注於學習一些狀態的動作，這些動作可以幫助它移動到所需的狀態。

與在每個示例之後都會發生錯誤的監督學習不同，強化學習僅在接收到強化信號時記錄錯誤。 這種行為與人類學習有很多相似之處，只有當獎勵即將到來時，你才會收到反饋。

多年來，機器學習算法已經發展了很多，並且它們仍在不斷發展，與它們用來尋找答案的問題相匹配。 我們目前擁有這三種類型，幾乎涵蓋了當今使用的所有機器學習模型。 將來，我們可能會在這三個中添加更多類型。

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最受歡迎的機器學習模型

在本節中，我們將討論最常用的機器學習模型。 讓我們開始。

1. 線性回歸

什麼是線性回歸？所以在這裡，該算法根據一個或多個輸入變量對輸出變量進行預測。 它表示為一條線 - y=bx+c。 線性回歸可用於預測幾件事。 您可以使用此模型根據房屋的不同屬性或特性來預測房屋的價值，例如房間數量、總面積、附近學校、交通便利等。它也可以用於預測銷售不同參數的產品價格，例如客戶行為。

2. 主成分分析或 PCA

它被稱為降維模型，用於將數據集中存在的變量降至最低。 它通過將測量尺度相同且相關性高於其他變量的變量組合在一起來實現這一點。 該模型的目的是過濾數據集，以便我們可以訪問仍然足以描述其可變性的新變量組。

PCA 用於解釋包含大量屬性或問題的調查。 例如，為研究文化、幸福感或行為而進行的調查通常會有很多問題。 使用 PCA，這些問題可以歸類為可以在調查報告中輕鬆解釋的主要組成部分。

3. K-means 聚類

這是一個使用質心或幾何中心作為其觀察聚類的參考的模型。 使用的集群數量由執行此分析的人決定。 通常是分析市場細分——要么找出客戶的相似性，要么發現一個全新的客戶群。

4.分類和回歸樹（CART）

決策樹是一種非常有效的方法來劃分不同的發現然後分組。 CART 是一種首選且有用的決策樹類型，可用於回歸和分類。 選擇響應變量，並將預測變量分組。 所需的劃分數量通常由機器本身選擇，以避免過度擬合和欠擬合的情況。 CART 在其他模型（如黑盒模型）由於缺乏清晰度或透明度而通常不適合的情況下非常有效。

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5. K-最近鄰或k-NN

該模型可用於根據所討論的變量進行預測或分類。 該模型比較了數據集中已經存在的觀測值和新形成的觀測值之間的接近程度。 機器自己進行數學運算並選擇需要比較的鄰居數量（k）。 它限制了數據欠擬合和過擬合的發生。

對於分類，屬於特定類別的大多數鄰居與新觀察值的接近程度決定了新觀察值的類別。 在預測場景中，新觀測值的預測是通過取目標鄰居屬性的平均值來預測的。 詳細了解 R 中的 KNN。

結論

機器學習是基於人工智能的一個分支，其中數據用於識別可以幫助做出決策的模式，而無需最少的人工干預。 對這裡討論的模型有更深入的了解，以便在現實生活中開始使用它們，這一點很重要。

機器學習及其算法中存在許多細微差別，例如線性攻擊、邏輯回歸、樸素貝葉斯、K-Means，只有當您進一步深入學習這個簡短的學習時，您才會知道這些細微差別。 ML 確實是一個強大的工具，未來將被用來為這個世界上一些最緊迫的問題尋找解決方案。 確保您始終了解周圍發生的事情！

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