10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вы должны знать

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается проектированием и разработкой алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных. Эти алгоритмы используются в различных приложениях, включая прогнозную аналитику, обработку естественного языка, распознавание изображений и робототехнику.

Существует множество алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрим 10 самых популярных алгоритмов машинного обучения и то, как они используются.

1. Линейная регрессия

Линейная регрессия — это простой и широко используемый алгоритм машинного обучения. Он используется для прогнозирования переменной количественного отклика на основе одной переменной-предиктора. Линейная регрессия — это параметрический метод, то есть он делает определенные предположения о данных.

2. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это алгоритм машинного обучения, используемый для классификации. Он похож на линейную регрессию, но вместо количественного прогноза он прогнозирует вероятность. Эту вероятность можно использовать для классификации данных по двум или более классам.

3. Машины опорных векторов

Машины опорных векторов — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации. Они более эффективны, чем логистическая регрессия, но их также может быть сложнее использовать. Метод опорных векторов — это нелинейный метод, что означает, что они могут изучать границы сложных решений.

4. Деревья решений

Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Это нелинейный метод, что означает, что они могут изучать границы сложных решений. Деревья решений легко интерпретировать, и их можно использовать для принятия решений.

5. Случайные леса

Случайные леса — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Это нелинейный метод, что означает, что они могут изучать границы сложных решений. Случайные леса — это метод ансамбля, что означает, что они объединяют прогнозы нескольких деревьев решений, чтобы сделать прогноз более точным.

6. Нейронные сети

Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Это нелинейный метод, что означает, что они могут изучать границы сложных решений. Нейронные сети похожи на человеческий мозг и состоят из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя.

7. k-ближайшие соседи

k-ближайший сосед — это тип алгоритма машинного обучения без присмотра, используемый для классификации. Это непараметрический метод, то есть он не делает никаких предположений о данных. k-ближайших соседей — это алгоритм ленивого обучения, то есть он не изучает модель, пока его не попросят сделать прогноз.

8. Наивный Байес

Наивный байесовский алгоритм — это тип алгоритма машинного обучения без присмотра, используемый для классификации. Это параметрический метод, то есть он делает определенные предположения о данных. Наивный байесовский алгоритм — это простой и эффективный алгоритм, который часто используется при классификации текстов.

9. Анализ основных компонентов

Анализ основных компонентов — это тип алгоритма машинного обучения без учителя, используемый для уменьшения размерности. Это линейный метод, то есть он проецирует данные в пространство более низкого измерения. Анализ основных компонентов — это подход, основанный на данных, то есть он не делает никаких предположений о данных.

10. Опорная векторная регрессия

Регрессия опорных векторов — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, используемый для регрессии. Это нелинейный метод, что означает, что он может изучать границы сложных решений. Регрессия опорных векторов — это мощный алгоритм, но его сложно использовать.

Это лишь некоторые из самых популярных алгоритмов машинного обучения. Каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны, поэтому обязательно выберите тот, который подходит для вашей конкретной проблемы.

Я так рада, что вам понравилась моя статья! Если вам интересно узнать больше, подписывайтесь на меня на Medium. Спасибо за вашу поддержку!