Алгоритми машинного навчання це обчислювальні моделі, які дозволяють комп’ютерам розуміти закономірності та прогнозувати або робити судження на основі даних без необхідності явного програмування. Ці алгоритми є основою сучасного штучного інтелекту та використовуються в широкому діапазоні програм, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови, системи рекомендацій, виявлення шахрайства, автономні автомобілі тощо.
Це Алгоритми машинного навчання Стаття охоплює всі основні алгоритми машинного навчання, наприклад Машина підтримки векторів, прийняття рішень, логістична регресія, наївний класифікатор Байєса, випадковий ліс, k-середнє кластеризування, навчання з підкріпленням, вектор, ієрархічна кластеризація, xgboost, adaboost, логістика тощо.
оператори в програмуванні на Python
Типи алгоритмів машинного навчання
Існує три типи алгоритмів машинного навчання.
- Контрольоване навчання
- регресія
- Класифікація
- Навчання без контролю
- Кластеризація
- Зменшення розмірності
- Навчання з підкріпленням
1. Алгоритм навчання під наглядом
Контрольоване навчання це тип алгоритмів машинного навчання, де ми використовували позначений набір даних для навчання моделі або алгоритмів. Мета алгоритму полягає в тому, щоб навчитися зіставляти вхідні дані з вихідними мітками, що дозволяє робити прогнози або класифікувати нові, невідомі дані.
| Контрольовані алгоритми машинного навчання |
|---|
Деякі з контрольованих алгоритмів машинного навчання можна використовувати як для класифікації, так і для регресії з невеликою модифікацією
Показники для алгоритмів класифікації та регресії:
Техніка перехресної перевірки:
Техніка оптимізації:
|
2. Алгоритм неконтрольованого навчання
Навчання без контролю це тип алгоритмів машинного навчання, де алгоритми використовуються для пошуку шаблонів, структури чи зв’язку в наборі даних за допомогою набору даних без міток. Він досліджує притаманну структуру даних без попередньо визначених категорій чи міток.
| Алгоритми машинного навчання без контролю |
|---|
|
3. Навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням це тип алгоритмів машинного навчання, де агент вчиться приймати послідовні рішення, взаємодіючи з оточенням. Агент отримує зворотній зв'язок у вигляді заохочень або покарань на основі своїх дій. Мета агента — шляхом проб і помилок знайти оптимальну тактику, яка максимізує сукупні винагороди з часом. Навчання з підкріпленням часто використовується в сценаріях, у яких агент повинен навчитися орієнтуватися в середовищі, грати в ігри, керувати роботами або приймати рішення в невизначених ситуаціях.
| Навчання з підкріпленням пріоритетна черга |
|---|
|
Список популярних алгоритмів машинного навчання
Ось список 10 найпопулярніших алгоритмів машинного навчання.
1. Лінійна регресія
Лінійна регресія — це простий алгоритм, який використовується для відображення лінійного зв’язку між вхідними характеристиками та постійною цільовою змінною. Він працює, підбираючи лінію до даних, а потім використовуючи лінію для прогнозування нових значень.
2. Логістична регресія
Логістична регресія є розширенням лінійної регресії, яка використовується для завдань класифікації для оцінки ймовірності того, що примірник належить до певного класу.
3. SVM (машина опорних векторів)
SVM — це керовані алгоритми навчання, які можуть виконувати завдання класифікації та регресії. Він знаходить гіперплощину, яка найкраще розділяє класи в просторі ознак.
java спробуйте зловити
4. KNN (K-найближчий сусід)
KNN — це непараметричний метод, який можна використовувати як для класифікації, так і для регресії. Він працює шляхом ідентифікації k найбільш подібних точок даних до нової точки даних, а потім прогнозування мітки нової точки даних за допомогою міток цих точок даних.
5. Дерево рішень
Дерева рішень — це тип методики навчання під наглядом, який можна використовувати як для класифікації, так і для регресії. Він працює, сегментуючи дані на все менші групи, поки кожну групу не можна буде класифікувати або передбачити з високим ступенем точності.
6. Випадковий ліс
Випадкові ліси – це тип методу ансамблевого навчання, який використовує набір дерев рішень для прогнозування шляхом агрегування прогнозів з окремих дерев. Це покращує точність і стійкість окремих дерев рішень. Його можна використовувати як для завдань класифікації, так і для регресії.
7. Наївний Байєс
Naive Bayes — це ймовірнісний класифікатор, заснований на теоремі Байєса, який використовується для класифікаційних завдань. Він працює, припускаючи, що характеристики точки даних не залежать одна від одної.
8. PCA (аналіз основних компонентів)
PCA — це техніка зменшення розмірності, яка використовується для перетворення даних у простір меншої розмірності, зберігаючи при цьому якомога більше дисперсії. Він працює, знаходячи напрямки в даних, які містять найбільше варіацій, а потім проектує дані на ці напрямки.
9. Апріорні алгоритми
Алгоритм Apriori — це традиційний метод інтелектуального аналізу даних для аналізу правил асоціації в транзакційних базах даних або наборах даних. Він призначений для виявлення зв’язків і закономірностей між речами, які регулярно зустрічаються в транзакціях. Apriori виявляє часті набори елементів, які є групами елементів, які з’являються разом у транзакціях із заданим мінімальним рівнем підтримки.
10. Кластеризація K-Means
Кластеризація K-Means — це підхід до неконтрольованого навчання, який можна використовувати для групування точок даних. Він працює, знаходячи k кластерів у даних, щоб точки даних у кожному кластері були якомога схожішими одна на одну, залишаючись якомога відміннішими від точок даних в інших кластерах.
рядки до цілих чисел
Відкрийте для себе фундаментальні концепції машинного навчання, вивчаючи топ-10 алгоритмів , такі як лінійна регресія, дерева рішень і нейронні мережі.
Алгоритм машинного навчання – поширені запитання
1. Що таке алгоритм у машинному навчанні?
Алгоритми машинного навчання це методи, засновані на статистичних концепціях, які дозволяють комп’ютерам навчатися на даних, виявляти закономірності, робити прогнози або виконувати завдання без необхідності явного програмування. Ці алгоритми загалом поділяються на три типи, тобто контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.
2. Які існують типи машинного навчання?
В основному існує три типи машинного навчання:
- Контрольований алгоритм
- Алгоритм без нагляду
- Алгоритм підкріплення
3. Який алгоритм ML найкращий для прогнозування?
Ідеальний метод машинного навчання для прогнозування визначається a кількість критеріїв , включаючи характер проблеми, тип даних і унікальні вимоги. Підходи опорних векторних машин, випадкових лісів і посилення градієнта популярні для прогнозування робочих навантажень. Вибір алгоритму, з іншого боку, має базуватися на тестуванні та оцінці конкретної проблеми та набору даних.
4. Що таке 10 популярних алгоритмів машинного навчання?
Нижче наведено список 10 найбільш часто використовуваних алгоритмів машинного навчання (ML):
- Лінійна регресія
- Логістична регресія
- SVM (машина опорних векторів)
- KNN (K-найближчий сусід)
- Дерево рішень
- Випадковий ліс
- Наївний Байєс
- PCA (аналіз основних компонентів)
- Апріорні алгоритми
- Кластеризація K-Means