适合初学者的 10 种机器学习算法

已发表: 2023-10-16

在本文中，我们将探讨每个初学者都应该了解的 10 种机器学习算法。无论您对预测建模、聚类还是推荐系统感兴趣，了解这些基本算法都将为您的机器学习之旅奠定坚实的基础。

机器学习算法是现代人工智能和数据分析的支柱。作为该领域的初学者，浏览大量可用的算法可能会让人不知所措。你应该关注哪些？哪些算法对于奠定机器学习的坚实基础至关重要？

目录显示

线性回归

逻辑回归

决策树

随机森林

朴素贝叶斯

K 最近邻 (KNN)

支持向量机 (SVM)

主成分分析（PCA）

K 均值聚类

神经网络

结论

线性回归

线性回归是机器学习中最简单且使用最广泛的算法之一。它用于建立输入变量与其相应输出之间的线性关系。该算法对于根据面积、卧室数量和位置等因素预测房价等任务特别有用。通过将一条线拟合到数据点，线性回归使我们能够根据新实例的特征值进行预测。

逻辑回归是另一种广泛用于分类任务的流行算法。与预测连续值的线性回归不同，逻辑回归预测二元结果（例如，是/否或真/假）。它根据实例的特征对属于特定类的实例的概率进行建模。例如，逻辑回归可用于根据电子邮件的各种特征来预测电子邮件是否是垃圾邮件。

决策树是通用且直观的算法，可以处理分类和回归任务。他们通过创建树状决策模型及其可能的后果来模仿人类决策。每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示该测试的结果，每个叶节点表示类标签或预测值。决策树易于解释和可视化，使其成为从数据中获取见解的宝贵工具。

随机森林是一种集成学习技术，它结合多个决策树来做出更准确的预测。该算法创建决策树的“森林”并聚合它们的预测以得出最终结果。森林中的每棵树都根据训练数据的随机子集进行训练，并且在预测过程中，采用单棵树预测的多数票或平均值。随机森林以其鲁棒性、可扩展性和处理高维数据集的能力而闻名。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率算法，假设特征之间独立。尽管它很简单，但它在许多实际应用中都取得了成功，例如文本分类和垃圾邮件过滤。朴素贝叶斯根据每个类中出现的特征的概率来计算实例属于特定类的概率。它速度快、易于实现，并且可以很好地处理高维数据。

K 最近邻 (KNN) 是一种用于分类和回归任务的非参数算法。在 KNN 中，实例通过特征空间中 k 个最近邻的多数投票进行分类。 k 的值决定了考虑进行预测的邻居的数量。 KNN 简单而有效，特别是当类之间存在复杂边界或对数据分布缺乏先验知识时。

支持向量机 (SVM) 是用于分类和回归任务的强大算法。 SVM 找到一个最佳超平面，将实例与不同类分开，同时最大化它们之间的间隔。该超平面充当未来预测的决策边界。在处理高维数据或类不可线性分离的情况时，SVM 特别有用。

主成分分析 (PCA) 是一种降维技术，通常用于通过将复杂数据集投影到低维空间来简化它们。它识别数据变化最大的方向（主要成分），并将数据投影到这些成分上，丢弃不太重要的信息。 PCA 广泛用于可视化、噪声过滤、特征提取和加速其他机器学习算法。

K 均值聚类是一种无监督学习算法，用于根据数据的相似性将数据划分为 K 个聚类。该算法首先随机分配簇质心并迭代更新它们以最小化簇内方差。 K-means 聚类广泛用于客户细分、图像压缩、异常检测和推荐系统。

神经网络是一组受生物大脑结构和功能启发的算法。它们由分层组织的互连节点（神经元）组成。每个神经元接受输入，应用激活函数，并将其输出传递给后续层中的其他神经元。神经网络可以解决图像识别、自然语言处理、语音合成等复杂问题。随着深度学习架构和计算能力的进步，神经网络近年来变得更加强大。

总之，掌握这 10 种机器学习算法将为您作为机器学习领域的初学者奠定坚实的基础。线性回归和逻辑回归对于理解预测建模任务至关重要，而决策树和随机森林提供了处理分类和回归问题的直观方法。

朴素贝叶斯对于概率分类任务很有价值，而 KNN 在处理类之间的复杂边界时提供了灵活性。支持向量机擅长处理高维数据或非线性可分离类。主成分分析有助于降维，K 均值聚类有助于无监督聚类任务，而神经网络则解锁了解决各个领域的高度复杂问题的能力。

因此，一一深入研究这些算法——了解它们的原理，尝试不同的数据集——你将在成为机器学习大师的道路上一帆风顺！