Maskinlæringsalgoritmer er beregningsmodeller, der gør det muligt for computere at forstå mønstre og forudsige eller foretage vurderinger baseret på data uden behov for eksplicit programmering. Disse algoritmer danner grundlaget for moderne kunstig intelligens og bruges i en lang række applikationer, herunder billed- og talegenkendelse, naturlig sprogbehandling, anbefalingssystemer, svindeldetektion, autonome biler osv.
Det her Maskinlæringsalgoritmer artiklen vil dække alle de væsentlige algoritmer for maskinlæring som Støtte vektormaskine, beslutningstagning, logistisk regression, naiv bayees-klassifikator, tilfældig skov, k-mean clustering, forstærkningslæring, vektor, hierarkisk clustering, xgboost, adaboost, logistik osv.
Typer af maskinlæringsalgoritmer
Der er tre typer af maskinlæringsalgoritmer.
- Superviseret læring
- Regression
- Klassifikation
- Uovervåget læring
- Klynger
- Dimensionalitetsreduktion
- Forstærkende læring
download youtube video med vlc
1. Overvåget læringsalgoritme
Superviseret læring er en type maskinlæringsalgoritmer, hvor vi brugte mærket datasæt til at træne modellen eller algoritmerne. Målet med algoritmen er at lære en kortlægning fra inputdata til output-etiketter, så den kan lave forudsigelser eller klassifikationer på nye, usete data.
| Overvågede Machine Learning Algoritmer |
|---|
Nogle af de overvågede maskinlæringsalgoritmer kan bruges til både klassificering og regression med en lille smule modifikation
Metrics for klassificerings- og regressionsalgoritmer:
Krydsvalideringsteknik:
Optimeringsteknik:
|
2. Uovervåget læringsalgoritme
Uovervåget læring er en type maskinlæringsalgoritmer, hvor algoritmerne bruges til at finde mønstrene, strukturen eller relationen i et datasæt ved hjælp af et ikke-navngivet datasæt. Det udforsker dataens iboende struktur uden foruddefinerede kategorier eller etiketter.
java sammenkædede strenge
| Uovervågede Machine Learning-algoritmer |
|---|
|
3. Forstærkende læring
Forstærkende læring er en type maskinlæringsalgoritmer, hvor en agent lærer at træffe successive beslutninger ved at interagere med sine omgivelser. Agenten modtager feedback i form af incitamenter eller straffe baseret på sine handlinger. Agentens formål er at opdage optimale taktikker, der maksimerer kumulative belønninger over tid gennem forsøg og fejl. Forstærkende læring bruges ofte i scenarier, hvor agenten skal lære at navigere i et miljø, spille spil, styre robotter eller træffe domme i usikre situationer.
| Forstærkende læring |
|---|
|
Liste over populære maskinlæringsalgoritmer
Her er en liste over de 10 mest populære Machine Learning-algoritmer.
1. Lineær regression
Lineær regression er en simpel algoritme, der bruges til at kortlægge det lineære forhold mellem inputfunktioner og en kontinuerlig målvariabel. Det fungerer ved at tilpasse en linje til dataene og derefter bruge linjen til at forudsige nye værdier.
2. Logistisk regression
Logistisk regression er en udvidelse af lineær regression, der bruges til klassifikationsopgaver for at estimere sandsynligheden for, at en instans tilhører en bestemt klasse.
3. SVM (Support Vector Machine)
SVM'er er overvågede læringsalgoritmer, der kan udføre klassifikations- og regressionsopgaver. Den finder et hyperplan, der bedst adskiller klasser i feature space.
4. KNN (K-nærmeste nabo)
KNN er en ikke-parametrisk teknik, der kan bruges til klassificering såvel som regression. Det fungerer ved at identificere de k mest lignende datapunkter til et nyt datapunkt og derefter forudsige etiketten for det nye datapunkt ved hjælp af etiketterne for disse datapunkter.
5. Beslutningstræ
Beslutningstræer er en type overvåget læringsteknik, der kan bruges til klassificering såvel som regression. Det fungerer ved at segmentere dataene i mindre og mindre grupper, indtil hver gruppe kan klassificeres eller forudsiges med høj grad af nøjagtighed.
6. Tilfældig Skov
Tilfældige skove er en type ensemblelæringsmetode, der anvender et sæt beslutningstræer til at lave forudsigelser ved at aggregere forudsigelser fra individuelle træer. Det forbedrer præcisionen og modstandsdygtigheden af enkeltbeslutningstræer. Det kan bruges til både klassifikations- og regressionsopgaver.
hvad er hashset java
7. Naive Bayes
Naive Bayes er en probabilistisk klassifikator baseret på Bayes' sætning, der bruges til klassifikationsopgaver. Det fungerer ved at antage, at funktionerne i et datapunkt er uafhængige af hinanden.
8. PCA (Principal Component Analysis)
PCA er en dimensionsreduktionsteknik, der bruges til at transformere data til et rum med lavere dimensioner og samtidig bevare så meget varians som muligt. Det fungerer ved at finde de retninger i de data, der indeholder mest variation, og derefter projicere dataene på disse retninger.
9. Apriori-algoritmer
Apriori-algoritme er en traditionel dataminingteknik til mining af associationsregler i transaktionsdatabaser eller datasæt. Det er designet til at afdække links og mønstre mellem ting, der jævnligt forekommer sammen i transaktioner. Apriori registrerer hyppige varesæt, som er grupper af varer, der vises sammen i transaktioner med et givet minimumsunderstøttelsesniveau.
10. K-Means Clustering
K-Means clustering er en uovervåget læringstilgang, der kan bruges til at gruppere datapunkter. Det fungerer ved at finde k klynger i dataene, så datapunkterne i hver klynge ligner hinanden så meget som muligt, mens de forbliver så adskilte som muligt fra datapunkterne i andre klynger.
while og do while loop i java
Oplev de grundlæggende begreber, der driver maskinlæring ved at lære top 10 algoritmer , såsom lineær regression, beslutningstræer og neurale netværk.
Machine Learning Algoritme – ofte stillede spørgsmål
1. Hvad er en algoritme i Machine Learning?
Maskinlæringsalgoritmer er teknikker baseret på statistiske koncepter, der gør det muligt for computere at lære af data, opdage mønstre, lave forudsigelser eller udføre opgaver uden behov for eksplicit programmering. Disse algoritmer er bredt klassificeret i de tre typer, dvs. superviseret læring, uovervåget læring og forstærkningslæring.
2. Hvad er typer af Machine Learning?
Der er hovedsageligt tre typer maskinlæring:
- Overvåget algoritme
- Uovervåget algoritme
- Forstærkningsalgoritme
3. Hvilken ML-algoritme er bedst til forudsigelse?
Den ideelle maskinlæringsmetode til forudsigelse bestemmes af en antal kriterier , herunder problemets art, typen af data og de unikke krav. Support Vector Machines, Random Forests og Gradient Boosting-tilgange er populære til forudsigelsesarbejdsbelastninger. Valget af en algoritme bør på den anden side baseres på test og evaluering af det specifikke problem og det aktuelle datasæt.
4. Hvad er de 10 populære maskinelæringsalgoritmer?
Nedenfor er listen over de 10 mest brugte Machine Learning (ML) algoritmer:
- Lineær regression
- Logistisk regression
- SVM (Support Vector Machine)
- KNN (K-nærmeste nabo)
- Beslutningstræ
- Tilfældig Skov
- Naiv Bayes
- PCA (Principal Component Analysis)
- Apriori algoritmer
- K-Betyder Clustering