Введение
Алгоритмы обучения с учителем — это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся на размеченных обучающих данных, чтобы делать прогнозы или принимать решения. Здесь мы дадим краткое объяснение некоторых популярных алгоритмов обучения с учителем:
1. Линейная регрессия:
Линейная регрессия предсказывает непрерывные числовые значения путем подбора линейного уравнения к данным. Он предполагает линейную связь между входными объектами и целевой переменной. Линейная регрессия широко используется для таких задач, как прогнозирование цен на жилье или тенденций фондового рынка.
2. Логистическая регрессия:
Логистическая регрессия используется для задач бинарной классификации. Он предсказывает вероятность принадлежности экземпляра к определенному классу и сопоставляет ее с дискретными метками. Он находит применение в обнаружении спама, анализе настроений и медицинской диагностике.
3. Дерево решений:
Дерево решений создает структуру, подобную блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет собой проверку определенной функции. Он универсален и может решать как задачи классификации, так и регрессии. Деревья решений обеспечивают интерпретируемость и используются в системах сегментации клиентов, обнаружения мошенничества и рекомендаций.
4. Случайный лес:
Случайный лес — это ансамблевый алгоритм обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Это повышает производительность и уменьшает переоснащение по сравнению с одним деревом решений. Случайный лес обычно используется для таких задач, как классификация изображений, кредитный скоринг и диагностика заболеваний.
5. Машина опорных векторов (SVM):
SVM — это мощный алгоритм как для задач классификации, так и для регрессии. Он находит наилучшую гиперплоскость, разделяющую классы в многомерном пространстве. SVM имеет приложения для категоризации текста, распознавания изображений и анализа экспрессии генов.
Подробное резюме: изучение вариантов использования и реализация контролируемых алгоритмов машинного обучения
Заключение
Алгоритмы обучения с учителем используют помеченные обучающие данные для прогнозирования или принятия решений. Линейная регрессия и логистическая регрессия популярны для задач непрерывной и бинарной классификации соответственно. Деревья решений обеспечивают интерпретируемость, а случайные леса объединяют деревья решений для повышения производительности. Машины опорных векторов — это универсальные алгоритмы, используемые как для задач классификации, так и для задач регрессии. Понимание этих алгоритмов помогает специалистам по обработке и анализу данных выбрать правильный подход для решения конкретной задачи.
