Die 10 besten Algorithmen für maschinelles Lernen für Anfänger

In diesem Artikel werden wir die zehn besten Algorithmen für maschinelles Lernen untersuchen, die jeder Anfänger kennen sollte. Ganz gleich, ob Sie sich für prädiktive Modellierung, Clustering oder Empfehlungssysteme interessieren, das Verständnis dieser grundlegenden Algorithmen wird Ihnen einen soliden Ausgangspunkt auf Ihrem Weg zum maschinellen Lernen verschaffen.

Algorithmen des maschinellen Lernens sind das Rückgrat moderner künstlicher Intelligenz und Datenanalyse. Als Anfänger auf diesem Gebiet kann es überwältigend sein, sich durch die Vielzahl der verfügbaren Algorithmen zu navigieren. Auf welche sollten Sie sich konzentrieren? Welche Algorithmen sind für den Aufbau einer soliden Grundlage im maschinellen Lernen unerlässlich?

Lineare Regression

Die lineare Regression ist einer der einfachsten und am weitesten verbreiteten Algorithmen beim maschinellen Lernen. Es wird verwendet, um eine lineare Beziehung zwischen Eingabevariablen und ihrer entsprechenden Ausgabe herzustellen. Dieser Algorithmus ist besonders nützlich für Aufgaben wie die Vorhersage von Immobilienpreisen auf der Grundlage von Faktoren wie Fläche, Anzahl der Schlafzimmer und Lage. Indem wir eine Linie an die Datenpunkte anpassen, ermöglicht uns die lineare Regression, Vorhersagen für neue Instanzen auf der Grundlage ihrer Merkmalswerte zu treffen.

Logistische Regression

Die logistische Regression ist ein weiterer beliebter Algorithmus, der häufig für Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Im Gegensatz zur linearen Regression, die kontinuierliche Werte vorhersagt, sagt die logistische Regression binäre Ergebnisse voraus (z. B. Ja/Nein oder Wahr/Falsch). Es modelliert die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört, basierend auf ihren Merkmalen. Beispielsweise kann die logistische Regression verwendet werden, um anhand verschiedener Merkmale der E-Mail vorherzusagen, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt oder nicht.

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind vielseitige und intuitive Algorithmen, die sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben bewältigen können. Sie ahmen die menschliche Entscheidungsfindung nach, indem sie ein baumartiges Modell von Entscheidungen und ihren möglichen Konsequenzen erstellen. Jeder interne Knoten stellt einen Test für ein Attribut dar, jeder Zweig stellt ein Ergebnis dieses Tests dar und jeder Blattknoten stellt eine Klassenbezeichnung oder einen vorhergesagten Wert dar. Entscheidungsbäume sind einfach zu interpretieren und zu visualisieren, was sie zu wertvollen Werkzeugen für die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten macht.

Zufällige Wälder

Random Forests sind eine Ensemble-Lerntechnik, die mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um genauere Vorhersagen zu treffen. Dieser Algorithmus erstellt einen „Wald“ aus Entscheidungsbäumen und aggregiert ihre Vorhersagen, um ein Endergebnis zu erzielen. Jeder Baum im Wald wird anhand einer zufälligen Teilmenge der Trainingsdaten trainiert, und bei der Vorhersage wird die Mehrheitsstimme oder der Durchschnitt der einzelnen Baumvorhersagen herangezogen. Zufällige Wälder sind für ihre Robustheit, Skalierbarkeit und Fähigkeit zur Verarbeitung hochdimensionaler Datensätze bekannt.

Naiver Bayes

Naive Bayes ist ein probabilistischer Algorithmus, der auf dem Bayes-Theorem basiert und die Unabhängigkeit zwischen Merkmalen annimmt. Trotz seiner Einfachheit hat es sich in vielen realen Anwendungen wie der Textklassifizierung und der Spam-Filterung als erfolgreich erwiesen. Naive Bayes berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört, basierend auf den Wahrscheinlichkeiten, mit denen ihre Merkmale in jeder Klasse auftreten. Es ist schnell, einfach zu implementieren und funktioniert gut mit hochdimensionalen Daten.

K-Nächste Nachbarn (KNN)

K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein nichtparametrischer Algorithmus, der sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. In KNN wird eine Instanz durch die Mehrheit ihrer k nächsten Nachbarn im Merkmalsraum klassifiziert. Der Wert von k bestimmt die Anzahl der für die Vorhersage berücksichtigten Nachbarn. KNN ist einfach, aber effektiv, insbesondere wenn es komplexe Grenzen zwischen Klassen gibt oder wenig Vorwissen über die Datenverteilung vorhanden ist.

Support Vector Machines (SVM)

Support Vector Machines (SVM) sind leistungsstarke Algorithmen, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden. SVM findet eine optimale Hyperebene, die Instanzen aus verschiedenen Klassen trennt und gleichzeitig den Abstand zwischen ihnen maximiert. Diese Hyperebene dient als Entscheidungsgrenze für zukünftige Vorhersagen. SVMs sind besonders nützlich, wenn es um hochdimensionale Daten geht oder wenn Klassen nicht linear trennbar sind.

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Technik zur Dimensionsreduktion, die üblicherweise zur Vereinfachung komplexer Datensätze durch deren Projektion auf einen niedrigerdimensionalen Raum verwendet wird. Es identifiziert die Richtungen (Hauptkomponenten), entlang derer die Daten am stärksten variieren, und projiziert die Daten auf diese Komponenten, wobei weniger wichtige Informationen verworfen werden. PCA wird häufig zur Visualisierung, Rauschfilterung, Merkmalsextraktion und zur Beschleunigung anderer Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet.

K-Means-Clustering

K-Means-Clustering ist ein unbeaufsichtigter Lernalgorithmus, mit dem Daten basierend auf ihrer Ähnlichkeit in K-Cluster unterteilt werden. Der Algorithmus beginnt mit der zufälligen Zuweisung von Clusterschwerpunkten und aktualisiert diese iterativ, um die Varianz innerhalb des Clusters zu minimieren. K-Means-Clustering wird häufig für Kundensegmentierung, Bildkomprimierung, Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme verwendet.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die von der Struktur und Funktion biologischer Gehirne inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind. Jedes Neuron nimmt Eingaben entgegen, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt seine Ausgabe an andere Neuronen in nachfolgenden Schichten weiter. Neuronale Netze können komplexe Probleme wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprachsynthese lösen. Mit Fortschritten bei Deep-Learning-Architekturen und Rechenleistung sind neuronale Netze in den letzten Jahren noch leistungsfähiger geworden.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Beherrschung dieser Top-10-Algorithmen für maschinelles Lernen Ihnen als Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens eine solide Grundlage bietet. Lineare Regression und logistische Regression sind für das Verständnis prädiktiver Modellierungsaufgaben unerlässlich, während Entscheidungsbäume und Zufallswälder intuitive Möglichkeiten zur Behandlung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen bieten.

Naive Bayes ist für probabilistische Klassifizierungsaufgaben wertvoll, während KNN Flexibilität beim Umgang mit komplexen Grenzen zwischen Klassen bietet. Support-Vektor-Maschinen zeichnen sich durch die Verarbeitung hochdimensionaler Daten oder nichtlinear trennbarer Klassen aus. Die Hauptkomponentenanalyse hilft bei der Dimensionsreduzierung, K-Means-Clustering hilft bei unbeaufsichtigten Clustering-Aufgaben und neuronale Netze erschließen Möglichkeiten zur Lösung hochkomplexer Probleme in verschiedenen Domänen.

Tauchen Sie also einen nach dem anderen in diese Algorithmen ein – verstehen Sie ihre Prinzipien, experimentieren Sie mit verschiedenen Datensätzen – und Sie sind auf dem besten Weg, ein Meister des maschinellen Lernens zu werden!