適合初學者的 10 種機器學習演算法

已發表: 2023-10-16

在本文中，我們將探討每個初學者都應該了解的 10 種機器學習演算法。無論您對預測建模、聚類還是推薦系統感興趣，了解這些基本演算法都將為您的機器學習之旅奠定堅實的基礎。

機器學習演算法是現代人工智慧和數據分析的支柱。作為該領域的初學者，瀏覽大量可用的演算法可能會讓人不知所措。你該關注哪些？哪些演算法對於奠定機器學習的堅實基礎至關重要？

目錄顯示

線性迴歸

邏輯迴歸

決策樹

隨機森林

樸素貝葉斯

K 最近鄰 (KNN)

支援向量機 (SVM)

主成分分析（PCA）

K 均值聚類

神經網路

結論

線性迴歸

線性迴歸是機器學習中最簡單且使用最廣泛的演算法之一。它用於建立輸入變數與其對應輸出之間的線性關係。該演算法對於根據面積、臥室數量和位置等因素預測房價等任務特別有用。透過將一條線擬合到資料點，線性迴歸使我們能夠根據新實例的特徵值進行預測。

邏輯迴歸是另一種廣泛用於分類任務的流行演算法。與預測連續值的線性迴歸不同，邏輯迴歸預測二元結果（例如，是/否或真/假）。它根據實例的特徵對屬於特定類別的實例的機率進行建模。例如，邏輯迴歸可用於根據電子郵件的各種特徵來預測電子郵件是否為垃圾郵件。

決策樹是通用且直觀的演算法，可以處理分類和迴歸任務。他們透過創建樹狀決策模型及其可能的後果來模仿人類決策。每個內部節點表示對屬性的測試，每個分支表示該測試的結果，每個葉節點表示類別標籤或預測值。決策樹易於解釋和視覺化，使其成為從數據中獲取見解的寶貴工具。

隨機森林是一種整合學習技術，它結合多個決策樹來做出更準確的預測。該演算法創建決策樹的“森林”並聚合它們的預測以得出最終結果。森林中的每棵樹都根據訓練資料的隨機子集進行訓練，並且在預測過程中，採用單棵樹預測的多數票或平均值。隨機森林以其穩健性、可擴展性和處理高維度資料集的能力而聞名。

樸素貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的機率演算法，假設特徵之間獨立。儘管它很簡單，但它在許多實際應用中都取得了成功，例如文字分類和垃圾郵件過濾。樸素貝葉斯根據每個類別中出現的特徵的機率來計算實例屬於特定類別的機率。它速度快、易於實現，並且可以很好地處理高維數據。

K 最近鄰 (KNN) 是用於分類和迴歸任務的非參數演算法。在 KNN 中，實例透過特徵空間中 k 個最近鄰的多數投票進行分類。 k 的值決定了考慮進行預測的鄰居的數量。 KNN 簡單而有效，特別是當類別之間存在複雜邊界或對資料分佈缺乏先驗知識時。

支援向量機 (SVM) 是用於分類和迴歸任務的強大演算法。 SVM 找到一個最佳超平面，將實例與不同類別分開，同時最大化它們之間的間隔。此超平面充當未來預測的決策邊界。在處理高維度資料或類別不可線性分離的情況時，SVM 特別有用。

主成分分析 (PCA) 是一種降維技術，通常用於將複雜資料集投影到低維空間來簡化它們。它識別資料變化最大的方向（主要成分），並將資料投影到這些成分上，丟棄較不重要的資訊。 PCA 廣泛用於視覺化、雜訊過濾、特徵提取和加速其他機器學習演算法。

K 均值聚類是一種無監督學習演算法，用於根據資料的相似性將資料劃分為 K 個聚類。演算法首先隨機分配簇質心並迭代更新它們以最小化簇內方差。 K-means 聚類廣泛用於客戶細分、影像壓縮、異常檢測和推薦系統。

神經網路是一組受生物大腦結構和功能啟發的演算法。它們由分層組織的互連節點（神經元）組成。每個神經元接受輸入，應用激活函數，並將其輸出傳遞給後續層中的其他神經元。神經網路可以解決影像辨識、自然語言處理、語音合成等複雜問題。隨著深度學習架構和運算能力的進步，神經網路近年來變得更加強大。

總之，掌握這 10 種機器學習演算法將為您作為機器學習領域的初學者奠定堅實的基礎。線性迴歸和邏輯迴歸對於理解預測建模任務至關重要，而決策樹和隨機森林提供了處理分類和迴歸問題的直覺方法。

樸素貝葉斯對於機率分類任務很有價值，而 KNN 在處理類別之間的複雜邊界時提供了靈活性。支援向量機擅長處理高維度資料或非線性可分離類別。主成分分析有助於降維，K 均值聚類有助於無監督聚類任務，而神經網路則解鎖了解決各個領域的高度複雜問題的能力。

因此，一一深入研究這些演算法——了解它們的原理，嘗試不同的數據集——你將在成為機器學習大師的道路上一帆風順！