机器学习算法 - 简介

机器学习算法是人工智能的重要组成部分。这些算法可以实现机器的智能，而无需以某种方式对其进行编程。机器学习提供了广泛的应用，可以有效地为各种复杂问题提供解决方案。它还可以为企业节省时间和金钱，并得出快速、可靠的结果。

机器学习（ML）可以定义为对自动增强其功能的计算机算法的研究。机器学习是指给定的机器使用输入的数据从自己的经验中学习。这就是为什么它成为人工智能的重要组成部分。机器输入的初始样本数据称为“训练数据”。然后机器执行各种功能，例如进行预测和做出决策，而无需每次都进行编程。

适合初学者的机器学习算法

初学者 ML 算法与 AI 和 ML 工程师处理的复杂得多的算法不同。尽管如此，这些初学者算法同样重要，并且是各种业务运营所必需的。这种机器学习算法主要由数据科学家使用。

十大机器学习算法列表

根据人工智能的应用及其重要性，下面列出了十大机器学习算法：

1. 决策树

这是一种对机器进行建模以根据观察进行预测或做出决策的方法。除了机器学习之外，决策树算法还广泛应用于统计和数据挖掘。它是一个预测模型，可以得出有关特定项目的目标值的结论。

2. 线性回归

它是机器学习中最常见和最简单的算法之一。线性回归结合了一种统计方法，然后用于预测分析。这种预测分析用于连续和数值变量，例如年龄、工资、销售额或产品价格。

3.逻辑回归

它属于监督学习技术，也是最常用的机器学习算法之一。然而，该算法用于分类预测因变量。预测是根据一组给定的自变量得出的。逻辑回归算法主要负责分类因变量的预测。

4.KNN算法

KNN 或 K 最近邻基于监督学习技术，也是最简单的 ML 算法之一。 KNN 确定新数据和已有数据之间的相似性。此后，它将新数据与可用数据一起存储，并在需要时随时随地应用。

5.支持向量机算法

SVM 算法用于数据的分类和回归。它属于监督机器学习算法，其一些最常见的应用包括手写识别、蛋白质结构预测、入侵检测系统、检测数字图像中的隐写术等。

6.贝叶斯算法

贝叶斯算法用于计算条件概率，然后将其用于需要分类的任务。贝叶斯算法的一个更简单的版本是朴素贝叶斯分类，它有助于减少计算时间和成本。

7. 聚类算法

聚类算法是无监督的，涉及对所提供的数据进行自动分组。集群解释输入的数据并根据该训练数据形成组。簇是在特征空间中形成的。

8. 随机森林算法

另一种属于监督学习技术的机器学习算法是随机森林算法。随机森林的应用范围从分类问题扩展到机器学习中的回归问题。这里应用的原理是集成学习，这是一个组合多个分类器的过程。这就是随机森林 MI 算法解决复杂问题并增强机器性能的方式。

9.梯度提升算法

甚至梯度增强 ML 算法也用于分类和回归问题。它是决策树的较弱版本；然而，它的表现大多优于随机森林。基本上，当决策树做出较弱的预测模型时，它就变成了梯度提升算法。

10.降维算法

降维算法是决策树、随机森林、因子分析、缺失值比等算法的统称。这些算法允许从训练数据中检索相关细节，然后从输入数据中检索相关细节。

机器学习算法的类型

机器学习算法有多种，根据所采用的学习方法而有所不同。

ML算法的类型如下：

1. 监督学习

在这种类型的学习中，输入到机器的训练数据就像机器的监督者，教它们做出预测并相应地提供输出。监督学习是为机器学习模型提供正确的输入数据和正确的输出数据的完整过程。

2.无监督学习

顾名思义，无监督学习与监督学习相反，监督学习允许 ML 模型在没有任何监督的情况下学习和处理数据。然而，这些机器学习模型在不受监督之前已经经过训练或编程，可以独立工作。有输入数据但没有相应的输出数据。因此，无监督学习不能直接应用于回归或分类问题。

3.半监督学习

半监督学习是监督学习和无监督学习的结合。半监督学习中的训练数据由部分标记数据和部分未标记数据组成。数据主要是未标记的，机器学习模型会适应标记的数据以执行进一步的功能。

4. 强化学习

强化学习更多的是关于智能体如何根据环境做出决策并采取行动。这些行动最终负责最大化累积结果的概念。它是继监督学习之后最常见的机器学习方式之一。

概括

机器学习是未来的语言。它在人工智能中的重要性表明机器学习将使生活的多个领域变得更加简单。机器学习算法不仅由人工智能工程师采用，还由数据科学家采用。这些机器学习算法属于不同类型的学习过程，这些过程特定于它们的功能。

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