【机器学习】10 大算法及其用例

一、说明

        机器学习是当前技术领域最令人兴奋的领域之一。它正在改变我们生活、工作和思考解决问题的方式。在机器学习算法的帮助下，我们现在可以轻松高效地解决复杂的现实问题。

        在这篇博客中，我们将探讨最常用的 10 种机器学习算法，以及它们的代码片段和实际用例。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，此博客都会让您全面了解这些算法，并帮助您为下一个项目选择合适的算法。那么，让我们深入了解这些算法如何改变世界。

        注意：本文最初发表在DataKwery上，这是世界上唯一一个在一个地方搜索数据科学和机器学习资源的网站。（链接到原文 — 点击这里)

二、机器学习十个算法

1. 线性回归
2. 逻辑回归：
3. 支持向量机
4. 决策树
5. 朴素贝叶斯
6. K-最近邻
7. 人工神经网络
8. 随机森林
9. K 均值聚类
10. 梯度提升

三、线性回归

        线性回归是解决回归问题最常用的机器学习算法之一。它是一种统计方法，用于对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模。线性回归的目标是找到表示变量之间关系的最佳拟合线。

以下是使用 sci-kit 学习库实现线性回归算法的代码片段：

从导入熊猫作为 pd
 sklearn.linear_model从导入sklearn.model_selection导入线性回归
train_test_split

# 将数据加载到 Pandas 数据帧
中 数据 = pd.read_csv（“data.csv”）

# 将数据拆分为训练集和测试集
X = data.drop（“因变量”， axis=1）y = data[“因变量”]
X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， test_size=0.2， random_state=0）# 使用训练数据回归量训练模型 = 线性回归（）回归器.fit（X_train， 
 y_train）





# 使用测试数据
预测因变量
y_pred = regressor.predict（X_test）

用例：

1. 使用各种变量（如房产面积、位置、卧室数量等）估算房价。
2. 股价预测模型

四、逻辑回归

        逻辑回归是一种用于解决分类问题的回归分析。它是一种统计方法，用于对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模。它使用“logit”函数将输入结果分为两类。与线性回归不同，逻辑回归用于预测二进制结果，例如是/否或真/假。

让我们看一下使用 sklearn 库的物流回归算法的代码实现。

从sklearn.linear_model导入熊猫作为 pd
 从sklearn.model_selection导入 LogisticRegression
导入train_test_split

# 将数据加载到 Pandas 数据帧
中 数据 = pd.read_csv（“data.csv”）

# 将数据拆分为训练集和测试集
X = data.drop（“因变量”， axis=1）y = data[“因变量”]
X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， test_size=0.2， random_state=0）# 使用训练数据分类器 = LogisticRegression（）classifier.fit（X_train， 
 y_train）

# 使用测试数据
预测因变量
y_pred = classifier.predict（X_test）

用例：

1. 信用风险分类
2. 欺诈检测
3. 医学诊断分类

五、支持向量机

        支持向量机 （SVM） 是一种机器学习算法，它将数据表示为高维空间中的点，称为超平面。发现超平面最大化了训练数据与其错误分类之间的裕度。该算法将此边距与称为支持向量的阈值进行比较。此阈值确定将每个点分类为属于两个类之一的准确程度。

        SVM 已广泛用于许多不同的应用，特别是在计算机视觉和文本分类中。其中一些如下：

用例：

1. 图像理解
2. 语音识别
3. 自然语言处理

六、决策树

        决策树是最流行的机器学习算法之一。它们用于分类、回归和异常检测。决策树根据测试数据的结果设置决策层次结构。每个决定都是通过在树中的某个点选择拆分来做出的。

        决策树算法非常有用，因为它可以很容易地可视化为一系列拆分和叶节点，这有助于理解如何在模棱两可的情况下做出决策。

        决策树被广泛使用，因为它们是可解释的，而不是神经网络、梯度提升树等黑盒算法。

用例：

1. 贷款审批分类
2. 学生毕业率分类
3. 医疗费用预测
4. 客户流失预测

七、朴素贝叶斯

        朴素贝叶斯是一种用于连续（而不是离散）数据的概率推理算法。它也被称为贝叶斯定理、贝叶斯推理和贝叶斯规则。

在最简单的形式中，朴素贝叶斯假设给定证据A的事件的条件概率与两个项的乘积成正比：

P（A|B） = （P（A） * P（B|A））/P（B）

        第一项表示给定 B 的 A 的概率，而第二项表示给定 A 的 B 的概率乘以 A 整体的概率除以 B 的概率。

        朴素贝叶斯算法广泛用于文本数据分类，给定文本语料库中可用的数据量。该算法假设所有输入变量彼此独立，这就是它被称为朴素贝叶斯算法的原因。让我们看一下它的一些用例。

用例：

1. 文件分类（例如报纸文章类别分类）
2. 垃圾邮件分类
3. 欺诈检测

八、K-最近邻

        K-最近邻 （KNN） 是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它的工作原理是查找与给定数据点最近的 k 个数据点，然后使用这些数据点的标签对给定数据点进行分类。

        KNN 通常用于图像分类、文本分类和预测给定数据点的值。一些用例如下：

用例：

1. 产品推荐系统
2. 欺诈预防

九、人工神经网络

        人工神经网络 （ANN） 是一种受人脑中生物神经元启发的监督学习算法。它们用于复杂的任务，如图像识别、自然语言处理和语音识别。

        人工神经网络由多个相互连接的神经元组成，这些神经元被组织成层，层中的每个神经元都有一个权重和与之相关的偏差。当给定输入时，神经元处理信息并输出预测。

        神经网络的类型用于各种应用程序。卷积神经网络用于图像分类、对象检测和分割任务，而递归神经网络用于语言建模任务。让我们来看看人工神经网络的一些用例

用例：

1. 图像分类任务
2. 文本分类
3. 语言翻译
4. 语言检测

十、随机森林

        随机森林是一种机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种集成方法，结合了多个决策树以创建更准确和稳定的模型。随机森林对于处理具有复杂特征的大型数据集特别有用，因为它能够选择最重要的特征并减少过度拟合。

        与决策树相比，随机森林算法的训练成本可能很高，并且很难解释模型性能。让我们看一下随机森林的一些用例。

用例：

1. 信用评分模型
2. 医学诊断预测
3. 预测性维护

十一、K 均值聚类

        K-means 是一种流行的无监督机器学习算法，用于对数据进行聚类分析。它的工作原理是将一组数据点划分为指定数量的聚类，其中每个数据点都属于具有最接近平均值的聚类。K 均值是一种迭代算法，它重复聚类过程，直到实现收敛。

        与其他聚类分析算法相比，k 均值算法更易于训练。它可以在大型数据集上进行扩展，以便对样本进行聚类分析。它易于实现和解释。让我们看一下 K 均值算法的一些用例。

用例：

1. 客户细分
2. 异常检测
3. 医学图像分割

十二、梯度提升

        梯度提升树 （GBT） 是一种流行的机器学习算法，用于分类和回归任务。它是一种集成方法，结合了多个决策树以创建更准确和稳定的模型。GBT的工作原理是按顺序添加决策树，其中每个新树都经过训练以纠正先前树的错误。该模型组合所有树的预测以做出最终预测。

        与其他回归任务模型相比，梯度提升算法更好。它可以处理变量之间的多重共线性和非线性关系。它对异常值很敏感，因此可能导致过度拟合。现在让我们看一下它的一些用例。

        用例：

1. 欺诈检测
2. 客户流失预测

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