使用 Python 進行機器學習：您需要掌握的算法列表

什麼是 Python？

它是一種面向目標的編程語言，由 Guido van Rossum 於 1991 年開發。 非常好理解和學習。 Python 在開發人員中很受歡迎，因為它提高了代碼的可重用性和程序的模塊化。 Python 是一種高級交互式編程語言，它支持開發人員和解釋器之間的直接交互——這使得代碼編寫變得非常容易。

什麼是機器學習 (ML)？

機器學習是人工智能的一個分支，它允許計算機進行自動學習，並通過經驗隨著時間的推移變得更好。 機器學習的主要目標是提出能夠根據新數據進行自我改進的計算機程序，而無需任何顯式編程。

ML 與統計工具和數據預測輸出結合使用。 它還與貝葉斯預測模型和數據挖掘算法有關。 在接收到用戶的輸入後，計算機使用一種算法來提供輸出。 機器學習有多種應用，包括預測性維護、欺詐檢測、自動翻譯、視頻監控等。

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機器學習和 Python 是如何相加的？

Python 有幾個特性使其成為機器學習的理想搭配。 其中一些功能如下所述：

1. 易於編碼。 用 Python 編寫代碼就像一、二、三一樣簡單。 它比 Java 和 C++ 等其他語言容易得多。

2.綜合。 將它與 C、C++ 和其他編程語言集成既不需要很多時間也不需要付出很多努力。

3.便攜。 它是一種獨立的編程語言。 使用 Python 編寫的相同程序可以在 macOS 或 Windows 上執行。 它不需要不同的代碼在不同的操作系統上運行。

4.面向對象。 它是基於 OOP 的編程語言的完美示例。 對象、類、封裝、繼承和多態等概念在面向對象語言中很常見。 Python 支持所有這些以及更多。

5.動態。 它是為數不多的動態類型語言之一。 這意味著您不需要在編寫代碼時聲明數據類型，因為它是在運行時聲明變量時決定的。

機器學習算法的類型

機器學習算法大致分為兩類——有監督的和無監督的。 讓我們詳細討論這兩種類型。

1. 監督學習

當涉及到實際的機器學習問題時，監督學習是最受歡迎的類型。 它有兩種類型的變量——輸入變量和輸入變量。 算法用於學習將輸入映射到輸出的函數。 這裡的目標是估計映射函數，使您或您的機器可以根據為給定數據集提供給您的輸入變量來預測輸出變量，它們是您必須知道的各種類型的監督學習。

它被稱為監督學習，它的工作方式類似於教師在課堂上監督學習過程的方式。 在這裡，訓練數據集監督算法的學習。 我們得到了期望的輸出——在數據集監督下的算法繼續進行迭代預測，直到達到期望的性能水平。

這種類型的算法可以進一步分為兩類——分類和回歸。 分類算法是將類別作為輸出變量的算法。 另一方面，回歸算法是那些具有實際價值作為輸出變量的算法——重量或美元。

2.無監督機器學習

在這種類型的機器學習算法中，您有輸入變量。 沒有可用的輸出變量。 無監督學習的目標是對數據分佈或數據結構進行建模，以了解有關數據集的更多信息。 這些算法被稱為無監督學習算法——因為它們既沒有為你提供所需的輸出，也沒有任何人監督學習。

算法完全獨立，它們負責在數據集中發現和呈現有趣的學習。 這些算法進一步分為關聯和聚類問題。 聚類問題是那些在給定數據中具有固有分組的問題。 另一方面，關聯問題是那些具有定義大部分數據的規則的問題。

Python中一些常見的機器學習算法

1. 線性回歸

這是 Python 中的監督機器學習算法。 它預測結果並觀察特徵。 基於它運行的變量的數量——一個或多個——我們可以將其稱為簡單線性回歸或多元線性回歸。 它是 Python 中最流行的 ML 算法之一。

它有一個簡單的功能——通過對變量設置權重然後進行預測來創建一條線。 線性回歸通常用於預測真實值，例如項目成本。 如果有一條線可以最佳地定義自變量和因變量之間存在的關係，那就是回歸線。 詳細了解機器學習中的線性回歸。

2. 邏輯回歸

同樣，這是一個有監督的 ML 算法。 它用於預測離散值，例如真或假、0 或 1、是或否。 它適用於自變量。 邏輯函數用於進行估計，提供 0 或 1 作為輸出。 這個算法雖然叫回歸，其實是分類類型。

3. 支持向量機（SVM）

這也是一種監督學習算法。 屬於監督算法分類。 它創建一條分隔數據集不同類別的線。 通過計算向量來優化這條線。 這樣做是為了確保每個中最近的點彼此相距最遠。 大多數情況下它是線性向量，但有時它也可能是其他東西。

4. 決策樹

這再次屬於有監督的 ML 算法。 但是，它同時用於回歸和分類。 這個算法是如何工作的？ 它需要一個實例，導航整個樹，並使用條件語句進行特徵比較。 側面下降是基於結果。 Python 中的這種 ML 算法可以處理連續和分類因變量。

閱讀：機器學習的先決條件

5.樸素貝葉斯

這種分類方法基於貝葉斯定理。 這種分類方法在預測變量之間進行假設。 因此，樸素貝葉斯分類器的工作假設是類中的特定特徵與同一類的任何其他特徵沒有任何關係。 例如，一種水果有幾個特徵使它成為它的樣子。

根據樸素貝葉斯分類器，這些特徵中的每一個都將獨立地影響該水果屬於某種類型的概率。 即使特徵相互依賴，這也是正確的。 它的模型非常簡單，適用於更大的數據集。

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結論

在此博客中，我們了解了 Python 中的機器學習以及可用於訓練機器以更好地預測和執行的各種算法。

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