顶级机器学习模型解释说明

机器学习（ML）是一项在许多领域证明其价值的技术创新。

机器学习与链接_0和深度学习有关。由于我们生活在一个不断进步的技术时代，现在可以预测未来并使用ML改变我们的方法。

因此，您不再局限于手动方式；几乎现在的每个任务都是自动化的。针对不同工作设计了不同的机器学习算法。这些算法可以解决复杂问题并节省商业时间。

例如下棋、填充数据、进行手术、从购物清单中选择最佳选项等等。

我将在本文中详细解释机器学习算法和模型。

我们开始吧！

什么是机器学习？

机器学习是一种技能或技术，其中机器（如计算机）需要通过使用统计模型和算法来建立学习和适应能力，而不需要高度编程。

因此，机器的行为与人类类似。它是一种允许软件应用程序通过利用数据并改进自身来更准确地进行预测和执行不同任务的人工智能类型。

由于计算技术的快速发展，当今的机器学习与过去的机器学习不同。机器学习从模式识别到学习执行某些任务的理论都证明了自己的存在。

通过机器学习，计算机学习以前的计算结果，以产生可重复、可靠的决策和结果。换句话说，机器学习是一门蓬勃发展的科学。

尽管已经使用了许多算法很长时间了，但是能够自动地将复杂计算应用于庞大的数据，并且越来越快地重复进行，是最近的一个发展。

一些公开宣传的例子如下：

• 在线推荐折扣和优惠，如Netflix和链接_1
• 自动驾驶和备受瞩目的谷歌汽车
• 欺诈检测并提供一些解决这些问题的方法

还有许多其他例子。

为什么需要机器学习？

机器学习是每个企业所有者在其软件应用程序中实施的重要概念，以了解其客户行为、业务运营模式等。它支持最新产品的开发。

像谷歌、Uber、Instagram、亚马逊等许多领先公司都将机器学习作为其运营的核心部分。然而，处理大量数据的行业知道机器学习模型的重要性。

组织能够通过这种技术高效地工作。金融服务、政府、医疗保健、零售、交通和石油天然气等行业使用机器学习模型提供更有价值的客户结果。

谁在使用机器学习？

如今，机器学习在众多应用中被使用。最著名的例子是Instagram、Facebook、Twitter等的推荐引擎。

Facebook正在使用机器学习个性化会员在其新闻提要中的体验。如果用户经常停下来查看相同类别的帖子，推荐引擎就会开始显示更多相同类别的帖子。

在幕后，推荐引擎通过用户的模式来研究其在线行为。当用户改变动作时，新闻提要会自动调整。

与推荐引擎相关的很多企业使用相同的概念来运行其关键业务流程。它们包括：

• 客户关系管理（CRM）软件：它使用机器学习模型来分析访客的电子邮件，并提示销售团队立即回应最重要的信息。
• 商业智能（BI）：分析和BI供应商使用该技术来识别关键数据点、模式和异常。
• 人力资源信息系统（HRIS）：它在其软件中使用机器学习模型来筛选申请，并识别出最适合所需职位的候选人。
• 自动驾驶汽车：机器学习算法使汽车制造公司能够识别物体或感知驾驶员的行为，以立即发出警报以预防事故。
• 虚拟助手：Virtual assistants是智能助手，结合了监督和无监督模型来解释语音并提供上下文。

什么是机器学习模型？

机器学习模型是一种训练有素的计算机软件或应用程序，用于判断和识别某些模式。您可以通过数据来训练模型，并在将其算法提供给模型以从数据中学习。

例如，您想制作一个根据用户面部表情识别情绪的应用程序。在这里，您需要将不同情绪的面部图像输入模型，并对模型进行充分的训练。现在，您可以在应用程序中使用相同的模型轻松确定用户的情绪。

简单来说，机器学习模型是一个简化的过程表示。这是确定某事物或向消费者推荐某事物的最简单方法。模型中的所有内容都作为近似值起作用。

例如，当我们绘制地球仪或制造地球仪时，我们给它一个球体的形状。但是实际的地球仪并非如我们所知的那样球形。在这里，我们假设形状来构建某物。机器学习模型的工作方式类似。

让我们继续讨论不同的机器学习模型和算法。

机器学习模型的类型

所有的机器学习模型都被分类为监督学习、无监督学习和reinforcement learning。监督学习和无监督学习又被细分为不同的术语。让我们详细讨论每个模型。

监督学习

监督学习是一种简单的机器学习模型，涉及学习基本函数。该函数将输入映射到输出。例如，如果您有一个包含两个变量（输入为年龄，输出为身高）的数据集。

通过监督学习模型，您可以根据一个人的年龄轻松预测其身高。要理解这个学习模型，您必须了解其子类别。

#1. 分类

分类是机器学习领域中广泛使用的预测建模任务，在给定的输入数据中预测标签。它需要训练数据集，其中包含各种输入和输出实例，模型从中学习。

训练数据集用于找到将输入数据样本映射到指定类别标签的最小路径。最后，训练数据集表示包含大量输出样本的问题。

它用于垃圾邮件过滤、文件搜索、手写字符识别、信用评分、语言识别和情感分析。在这种情况下，输出是离散的。

#2. 回归

在这个模型中，输出始终是连续的。回归分析实质上是一种统计方法，它建立了一个独立变量和一个目标或依赖变量之间的关系。

回归分析允许在其他自变量保持不变的情况下观察因变量的变化情况。它用于预测工资、年龄、温度、价格和其他真实数据。

回归分析是一种“最佳猜测”方法，通过将数据的各个点拟合到图表中以获得最精确的值。

示例：预测航班机票价格是一项常见的回归任务。

无监督学习

无监督学习主要用于从输入数据中推断和发现模式，而无需参考标记的结果。这种技术用于发现隐藏的数据分组和模式，而无需人为干预。

它可以发现信息中的差异和相似之处，使其成为客户细分、模式和图像识别以及交叉销售策略的理想技术。

无监督学习还可通过降维过程来减少模型的有限特征数，其中包括奇异值分解和主成分分析这两种方法。

#1. 聚类

聚类是一种无监督学习模型，包括对数据点进行分组。它经常用于欺诈检测、文档分类和。

最常见的聚类算法包括层次聚类、基于密度的聚类、均值移位聚类和K-means聚类。每种算法的使用方式不同，但目标在每种情况下是相同的。

#2. 降维

降维是一种将考虑的各种随机变量降低到一组主要变量的方法。换句话说，降维是减少特征集的维度的过程。这个模型的流行算法称为主成分分析。

这种方法的困境是在预测建模活动中增加更多输入，使建模变得更加困难。它通常用于数据可视化。

强化学习

强化学习是一种学习范式，其中代理学习与环境交互，并且在正确的一组动作中偶尔获得奖励。

强化学习模型通过试错方法向前学习。一系列成功的结果迫使模型为给定问题开发出最佳推荐。这通常用于游戏、导航、机器人等领域。

机器学习算法的类型

#1. 线性回归

在这里，想法是找到最好地适应所需数据的线。线性回归模型有多个扩展，包括多元线性回归和多项式回归。这意味着分别找到最佳适应数据的平面和曲线。

#2. 逻辑回归

逻辑回归与线性回归算法非常相似，但主要用于获得有限数量的结果，比如说两个。在建模概率时，逻辑回归优于线性回归。

在这里，逻辑方程被巧妙地构建，以使输出变量在0和1之间。

#3. 决策树

决策树模型广泛应用于战略规划、机器学习和运营研究。它由节点组成。如果有更多的节点，将得到更准确的结果。决策树的最后一个节点包含帮助更快做出决策的数据。

因此，最后的节点也被称为树的叶子节点。决策树的构建很简单直观，但在准确性方面有所不足。

#4. 随机森林

这是一种技术。简单来说，它是基于决策树构建的。随机森林模型使用真实数据的自助样本数据集来建立多个决策树。它在每一步随机选择变量的子集。

随机森林模型选择每棵决策树的预测模式。因此，依赖于“多数获胜”模型可以减少错误的风险。

例如，如果您创建一个单独的决策树，并且模型预测最终结果为0，您将得到空值。但是如果您一次创建4棵决策树，您可能会得到值1。这就是随机森林学习模型的威力所在。

#5. 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种复杂但直观的监督式机器学习算法，从最基本的层面来看。

例如，如果有两种类型的数据或类别，SVM算法将找到这些数据类别之间的边界或超平面，并最大化两者之间的间隔。有许多平面或边界可以将两个类别分开，但是只有一个平面可以最大化类别之间的距离或间隔。

#6. 主成分分析（PCA）

主成分分析是指将高维信息（例如三维）投影到较小空间（例如二维）的过程，从而得到一个维度较小的数据。这样，您可以保持模型中的原始值而不影响位置，同时减少维度。

简单来说，这是一种降维模型，特别用于将数据集中的多个变量减少到最少的变量。可以通过将那些测量尺度相同且与其他变量具有较高相关性的变量放在一起来实现。

该算法的主要目标是展示新的变量组合，并为您提供足够的访问权限以完成您的工作。

例如，PCA有助于解释包含许多问题或变量的调查，例如幸福感、学习文化或行为调查。您可以通过PCA模型看到这些问题的最小变量。

#7. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法在数据科学中被广泛应用，是许多行业中常用的模型。其思想源于贝叶斯定理，该定理解释了“在给定P的情况下，Q（输出变量）的概率是多少”的概率方程。

这是当今技术时代中使用的数学解释。

除此之外，回归部分提到的一些模型，包括决策树、神经网络和随机森林，也属于分类模型。两者之间唯一的区别是输出是离散的，而不是连续的。

#8. 神经网络

神经网络再次是工业中最常用的模型。它本质上是由各种数学方程组成的网络。首先，它接受一个或多个变量作为输入，并通过方程组的网络。最后，它会给出一个或多个输出变量的结果。

换句话说，神经网络接受一个输入向量并返回一个输出向量。它类似于数学中的矩阵。它在输入和输出层之间有隐藏层，表示线性和激活函数。

#9. K近邻算法（KNN）

K近邻算法用于分类和回归问题。它在数据科学行业广泛应用于解决分类问题。此外，它存储所有可用的案例，并通过获取其k个邻居的投票来对来样例进行分类。

距离函数执行测量。例如，如果您想获取关于一个人的数据，您需要与最接近该人的人进行交谈，比如朋友、同事等。KNN算法以类似的方式工作。

在选择KNN算法之前，您需要考虑三件事：

• 数据需要进行预处理。
• 变量需要进行归一化，否则高变量可能会使模型产生偏差。
• KNN算法计算成本较高。

#10. K-Means Clustering

这是一种无监督学习模型，用于解决聚类任务。在这里，数据集被分类和归类到几个簇（假设为K），使得簇内的所有点从数据上来说既是异质的又是同质的。

K-Means形成簇的过程如下：

• K-Means选择K个数据点作为每个簇的质心。
• 每个数据点与最近的质心（簇）形成一个簇，即K个簇。
• 这样形成新的质心。
• 然后确定每个点的最近距离。这个过程重复直到质心不再改变。

结论

Machine learning模型和算法对于关键过程非常决定性。这些算法使我们的日常生活变得简单和容易。这样，可以更轻松地在几秒钟内完成最巨大的过程。

因此，机器学习是一种强大的工具，许多行业现在都在使用，并且其需求不断增长。而且，我们离能够对复杂问题得到更精确的答案的日子已经不远了。