学习算法的类型

一、说明

嘿，好奇的伙伴们！今天，让我们踏上一段激动人心的机器学习算法领域之旅。🚀 如果你和我一样，你可能会发现机器学习的世界非常迷人，有时甚至有点让人不知所措。但不要害怕，因为我在这里以有趣、友好且易于理解的方式指导您了解一些最常见的 ML 算法类型！

二、什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在不明确编程的情况下进行学习。

它是人工智能 （AI） 和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法使 AI 能够模仿人类的学习方式，逐渐提高其准确性。人工智能先驱亚瑟·塞缪尔 （Arthur Samuel） 在 1950 年代将其定义为“赋予计算机无需明确编程即可学习的研究领域”。

机器学习是聊天机器人和预测文本、语言翻译应用程序、Netflix 推荐的节目以及我们的社交媒体提要呈现方式的幕后推手。它为自动驾驶汽车和机器提供动力，这些汽车和机器可以根据图像诊断医疗状况。

机器学习从数据开始，收集并准备将数据用作训练数据，或者机器学习模型将要训练的信息。数据越多，程序越好。从那里，程序员选择要使用的机器学习模型，提供数据，并让计算机模型训练自己寻找模式或做出预测。

三、机器学习算法的类型

3.1 机器学习有四个子类别：

• 监督式机器学习
  在监督式机器学习中，数据被标记，这意味着每个示例都有一个正确的答案，机器在此数据上进行训练并生成一个模型，该模型可以对类似类型的数据进行准确预测。

例如，算法将使用狗和其他事物的图片进行训练，这些图片都由人类标记，机器将自行学习识别狗图片的方法。

运算符为机器学习算法提供包含所需输入和输出的已知数据集，并且算法必须找到一种方法来确定如何获得这些输入和输出。虽然操作员知道问题的正确答案，但算法会识别数据中的模式，从观察中学习并做出预测。算法进行预测并由操作员进行校正 — 此过程将继续进行，直到算法达到高水平的准确率/性能。

3.2 监督学习问题的类型 -：

• 回归 -> 在回归问题中，目标是预测连续数值。这可能是根据位置、大小和房间数量等特征预测房价，预测股票价格，或根据天气变量估计温度。
• 分类 ->在分类问题中，目标是预测给定输入的类别或类标签。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件、识别手写数字或预测客户是否会流失。

3.3 监督学习的应用：

监督式学习可在各个领域中找到应用，包括：

医疗保健：根据患者症状诊断疾病。
金融：预测股票价格或信用风险评估。
营销： 基于客户行为的定向广告。
自然语言处理 （NLP）：情感分析、文本分类。
自动驾驶汽车：识别物体并做出驾驶决策。

四、无监督机器学习

想象一下，你得到一个装满各种水果的篮子，但没有任何标签。你的任务是根据它们的颜色、形状或质地等特征将相似的水果分组在一起。这种在没有明确监督的情况下发现数据中的模式或结构的过程类似于机器学习中的无监督学习。

在无监督机器学习中，程序在未标记的数据中查找模式。 在无监督学习过程中，机器学习算法需要解释大型数据集并相应地处理这些数据。该算法试图以某种方式组织这些数据以描述其结构。这可能意味着将数据分组到集群中，或者以看起来更有条理的方式排列数据。

4.1 无监督学习问题的类型 -：

• 聚类 - > 聚类涉及根据其特征将相似的数据点分组到聚类或分段中。示例包括根据购买行为对客户进行分组、将新闻文章细分为主题或识别生物数据中的相似基因。
• 降维 -> 降维技术旨在减少数据集中的特征数量，同时保留其基本信息。这有助于可视化高维数据、压缩数据以实现高效存储或提高机器学习模型的性能。
  异常检测 -> 异常检测侧重于识别数据中偏离常态的罕见事件或异常值。这在欺诈检测、网络安全或监控工业设备故障方面特别有用。
  无监督学习的应用：

4.2 无监督学习可在各个领域中找到应用，包括：

市场细分：根据购买行为对客户进行分组。
图像和文档群集：将相似的图像或文档组织成组。
异常检测：识别数据中的欺诈交易或异常模式。
推荐系统：根据用户偏好推荐类似的产品或内容。
数据可视化：在较低维度中可视化高维数据以进行探索。
加固机器学习
强化机器学习通过反复试验来训练机器，通过建立奖励系统来采取最佳行动。 强化学习可以训练模型玩游戏或训练自动驾驶汽车驾驶，方法是告诉机器何时做出正确的决定，这有助于它随着时间的推移了解应该采取什么行动。

通过定义规则，机器学习算法会尝试探索不同的选项和可能性，监控和评估每个结果以确定哪一个是最佳的。

4.3 强化学习的应用：

强化学习在各个领域都有广泛的应用，包括：

玩游戏：培训代理玩超人级别的棋盘游戏（例如国际象棋、围棋）或视频游戏（例如，Atari 游戏）。
机器人技术：教机器人在动态环境中执行复杂的任务，例如操作、导航或组装。
自动驾驶汽车：开发自动驾驶汽车，学习安全高效地在道路上行驶。
推荐系统：根据用户互动和反馈个性化内容推荐（例如，电影、音乐、产品）。
资源管理：优化动态系统中的资源分配，例如能源管理或供应链优化。

五、半监督机器学习

半监督学习类似于监督学习，但同时使用标记和未标记的数据。 在半监督学习中，该算法从包含少量标记数据和大量未标记数据的数据集中学习。在获取已标记数据成本高昂或耗时，但未标记数据较多的情况下，此方法特别有用。

我们在机器学习算法的旋风之旅中已经涵盖了相当多的内容。我希望这个友好的指南能对 ML 算法的多样化世界有所启发。