你应该知道的 6 大机器学习算法

机器学习算法可以应用于许多任务，包括决策和数据挖掘。选择适合手头工作的机器学习软件和硬件至关重要，因为有多种选择。要评估机器学习算法的性能，可以使用各种模型评估。对于那些希望在金融领域利用机器学习的人来说，探索金融领域的机器学习可以提供有价值的见解。在意识到每种机器学习算法的局限性后，应该为手头的任务选择合适的机器学习算法。

机器学习原理

通过使用机器学习，机器现在 whatsapp 数据 可以独立地从数据中学习并做出判断。机器学习算法运行的前提是过去成功的方法在未来也将有效。一个典型的例子是它们在人脸识别软件的训练数据中的应用，代表了机器学习对我们理解和与技术的交互产生重大影响的直接用例。无需专门教授，机器学习算法就可用于执行任务。机器学习是计算机从数据中学习以完成特定工作的过程。与人类程序员指定每个必要步骤相比，机器创建自己的算法来完成此操作通常更有效率。机器学习有很多不同的方法，每种方法都有自己的优点和缺点。

机器学习的挑战

如今，企业拥有所需的知识，能够以前所未有的速度做出更明智的数据驱动决策。然而，机器学习也有其独特的挑战。

1. 1. 缺乏优质数据
      缺乏优质数据是机器 各性别亲力亲为的家 学习面临的主要问题。虽然改进算法经常占用人工智能开发人员的大部分时间，但对于人工智能来说，高质量的数据至关重要。应对这一挑战需要获得大量、高质量的机器学习数据集。

提示：

定期收集大量符合给定学习目标所有标准的高质量数据是开展机器学习项目时最困难的工作之一。联系 clickworker 以提高机器学习算法的效率。

有关机器学习数据集的更多信息

1. 1. 数据偏差
      机器学习的另一个重大困难是数据偏差。当特定数据集组件的权重很大或优先级高于其他组件时，就会出现这些问题。有偏差的数据会产生歪曲的发现、错误的结果和其他分析错误。

1. 缺乏技术人才
   机器学习和深度分析仍然是相对较新的研究领域。因此，没有足够的有能力的员工来管理和创建机器学习的定量内容。

机器学习算法的类型

算法是一组指令。这些指令包含开头、中间和结尾，这很重要，因为它们提供了有关如何执行特定操作的精确、分步信息。

由于机器学习算法可以应用于各种应用，因此了解多种类型的机器学习算法至关重要。机器学习算法用于检查数据并生成预测。通过应用机器学习可以提高效率和生产力。

1. 1. 监督式机器学习算法
      监督式机器学习算法很重要，因为它们可以帮助组织大规模解决实际问题。监督式机器学习算法使用标记数据集来训练模型。此过程是手动过程，其中数据由人工标记和训练。监督式机器学习算法用于预测销售、零售商业和股票交易等领域的结果。

1. 无监督机器学习算法
   有许多不同的无监督机器学习算法，每种算法都有自己的优点和缺点。一些最流行的无监督机器学习算法包括神经网络、K 均值聚类、概率聚类方法等。这些算法用于发现未标记数据集中的隐藏模式或数据分组。此外，无监督学习算法可以通过降维过程减少模型中的特征数量。

每个工程师必须知道的常见机器学习算法列表

1. 1. 线性回归
      输入 (x) 和输出 (y)，通常称为独立变量和因变量，在线性回归中是相关的。通过将独立变量和因变量拟合到回归线，可以建立它们之间的关系。线性方程 y = mx + c，其中 y 是因变量，m 是斜率，x 是独立变量，b 是截距，在数学上描述了这条线。找到说明变量 y 和 x 之间关系的最佳拟合线是线性回归的目标。
   2. 逻辑回归
      在逻辑回归中，因变量是二进制的（二分式）。这种回归分析会检查数据，并使用逻辑回归显示一个二元变量 中国电话号码 和一个或多个独立变量如何相互关联。
      可以使用逻辑回归预测 2022 年 FIFA 世界杯，以确定某支球队是赢 (1) 还是输 (0)。

1. 1. 决策树
      您可以使用决策树查看一系列决策可能产生的结果路线图。它让企业能够权衡不同的结果，然后根据对其有利的因素（如优势和概率）轻松做出选择。

1. KNN 分类算法
   KNN 是一种监督机器学习算法，在对已知的 n 个组进行分类和划分时会考虑一定数量的周围点。该算法在每一步和迭代中都会进行学习，因此不需要特定的学习阶段。根据邻居的多数投票进行分类。