數據科學的 6 大機器學習算法

在這個新的快節奏世界中，信息被視為一種商品，通信方式似乎只會隨著技術的出現而變得更好。 在市場上佔有一席之地的企業正在尋找專業人士來學習或處理這些信息以使他們受益，並在競爭中保持領先地位。

您可以通過任何媒體獲取信息，無論是通過社交媒體、電視、廣播還是社交聚會。 但是您是否考慮過您最終做出的決定通常是基於道聽途說而不是基於確鑿的事實？ 想一想——除非記錄在案，否則您閱讀或聽到的所有內容並非都是真實的。

這正是數據科學發揮作用的地方。 它阻止人們做出不基於有證據的現實的決定。

什麼是數據科學？

用外行的話來說，這是一件非常簡單的事情。 它以多學科的方式融合了數據推理、算法開發和技術，以分析方式解決複雜問題。

一個原始信息的倉庫進來，它存儲在數據倉庫中，通過挖掘它來學習。 數據科學背後的基本議程是以創造性的方式使用它來為您的組織帶來更好的商業價值。 數據科學家被教導如何在機器學習原理的幫助下發現這些原始數據中的隱藏模式。

很多時候，人們對數據科學家和數據分析師感到困惑。 兩者之間的差異非常顯著，因為數據分析師只能通過處理數據的歷史來判斷正在發生的事情。 另一方面，數據科學家不僅會做同樣的事情，還會使用先進的機器學習算法來識別未來應該發生的特定事件。

為了讓事情更容易理解，這裡有三家公司使用數據科學來更好地為客戶服務的例子。

1. Netflix：它會讀取並了解您在其網站或應用程序上的行為，並向您推薦您可能喜歡的電影和電視節目。
2. 亞馬遜：它採用了相同的策略，通過分析您檢查某些項目的模式，它可以幫助您瀏覽並獲得您想要的東西。
3. Spotify：根據您對音樂和流派的品味，它還可以幫助您聆聽其他藝術家的聲音，並找到您可能沒聽過的新歌。

什麼是頂級數據科學算法？

在解釋數據科學算法之前，我們應該深入研究所謂的機器學習。 它從數據中學習信息並根據經驗進行改進，無需人工干預。 任務可以不同於功能，例如映射輸入和輸出或學習未標記數據中的隱藏結構。

機器學習算法分為三種類型：

• 監督學習算法

此模型中的數據具有先前已知的標籤。 它有一些具有特定值的目標變量。

• 無監督學習算法

該模型可以對沒有預定義標籤的數據進行分類或更正。 它尋找特徵的共性並預測新數據的類別。

• 強化學習

它是一種動態編程類型，可以訓練算法做出一系列決策。 它學會在不確定或潛在復雜的環境中實現目標。

在數據科學方面有許多不同的機器學習算法，但我們主要關註六種。

數據科學的頂級機器學習算法：

• 線性回歸

它是兩個或多個變量之間偶然關係的模型近似。 它們非常有價值，因為它是進行推斷和預測的最常見方式。 其基本思想是獲得最適合數據的線，其中所有數據點的總預測誤差盡可能小。

• 決策樹

這屬於監督機器學習算法家族。 它具有很強的適應性，可以用於幾乎所有面臨的問題。 決策樹是一種通用方法，能夠執行回歸和分類任務。 由於現實世界的大多數問題都是非線性的，因此決策樹可以幫助科學家擺脫數據的非線性並使其更易於理解。

• 聚類

與決策樹不同，這屬於無監督機器學習算法。 它的基本目標是在數據中找到不同的組或結構。 通過這樣做，一個集群中彼此相似的元素被歸入一組，而其餘元素被歸入另一組。 通過將數據聚集在兩個不同的類中，它將能夠分辨出有兩種不同類型的數據。

• 可視化

這可能是推斷數據的最通俗的方式，因為它可以通過其名稱本身通過可視化很容易地猜到。 它通過向普通觀眾清楚地傳達結果來闡明分析的關鍵方面。 它可以通過直方圖、條形圖/餅圖和時間序列等來完成。

• 隨機森林

該模型由大量作為委員會運作的獨立決策樹組成。 隨機森林中的每一棵樹都給出了自己的類預測，而得票最多的類成為該模型的預測。 換句話說，它就像群眾的智慧一樣簡單而強大。

• 主成分分析

這是一種用於減少可以在數據中找到的變量數量的方​​法。 您可以從大型池中提取重要的數據並減少數據的維度。 它將相關的變量組合在一起以形成較少數量的變量集，這被稱為其主成分。

您在哪裡可以學習這些革命性的工具？

當您瀏覽上述信息時，您可能會意識到大學提供的傳統教育在當前的工作環境中可能還不夠。 畢竟，在理論上學習某樣東西和在你面前親眼目睹它的實際應用是有很大區別的。 公司很樂意尋找數據科學家，因為他們以其專業知識和效率為企業增加了無與倫比的價值。

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• 課程長度：11個月
• 最低資格：學士學位（無需編碼經驗）
• 適用於：工程師、軟件和 IT 專業人士、營銷和銷售專業人士的計劃
• 涵蓋的編程工具和語言：Python、Tableau、Apache Spark、Hadoop、My SQL、Hive 和 Microsoft Excel

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結論

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