7个你不能错过的机器学习算法
7款不容错过的机器学习算法
数据科学是一个不断发展且多样化的领域，作为数据科学家，你的工作可能涵盖许多任务和目标。了解在不同场景下哪些算法最有效，将有助于满足这些不同需求。
能够成为各种机器学习模型的专家几乎是不可能的，但你应该了解最常见的模型。以下是每个数据科学家都应该了解的七种基本机器学习算法。
有监督学习
许多公司喜欢使用有监督学习模型，因为它们具有准确性和直观的实际应用。虽然无监督学习正在增长，作为数据科学家，有监督技术是一个很好的起点。
1. 线性回归
线性回归是基于连续变量预测值的最基础模型。它假设两个变量之间存在线性关系，并利用它来根据给定的输入预测结果。
在正确的数据集上，这些模型很容易训练和实施，并且相对可靠。然而，现实世界的关系往往不是线性的，因此在许多商业应用中它的相关性有限。它也不太适合处理异常值，因此不适用于大型、多变数据集。
2. 逻辑回归
另一种你应该了解的类似但有所区别的机器学习算法是逻辑回归。尽管与线性回归的名称相似，它是一个分类算法，而不是估计算法。线性回归预测连续值，而逻辑回归预测数据落入给定类别的概率。
逻辑回归在预测客户流失、天气预测和产品成功率等方面很常见。像线性回归一样，它易于实施和训练，但容易过度拟合，对复杂关系有困难。
3. 决策树
决策树是一种基础模型，可以用于分类和回归。它将数据分为同质组，并不断将其细分为更多类别。
由于决策树的工作原理类似流程图，因此它非常适合复杂的决策或异常检测。尽管相对简单，但训练决策树可能需要一些时间。
4. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是另一种简单而有效的分类算法。这些模型基于贝叶斯定理工作，该定理根据过去的类似事件确定结果的条件概率。
这些模型在文本和图像分类中很受欢迎。它们可能对现实世界的预测分析来说过于简单，但在这些应用中非常出色，并且能够很好地处理大型数据集。
无监督学习
数据科学家还应该了解基本的无监督学习模型。这些模型是这个不太常见但仍然重要的类别中最受欢迎的一些。
5. K均值聚类
K均值聚类是最流行的无监督机器学习算法之一。这些模型根据相似性将数据分组为簇。
K均值聚类非常适合客户细分。这使得它对希望细化营销或加快入职速度的企业非常有价值，从而降低成本并减少流失率。它对于异常检测也很有用。但在将数据提供给这些算法之前，标准化数据是必要的。
6. 随机森林
从名称就可以猜到，随机森林由多个决策树组成。将每棵树训练在随机数据上并将结果分组，使得这些模型可以产生更可靠的结果。
随机森林比决策树更抗过度拟合，并且在实际应用中更准确。然而，这种可靠性是有代价的，因为它们可能会更慢且需要更多的计算资源。
7. 奇异值分解
奇异值分解（SVD）模型通过将复杂数据集分解成更易理解的部分并消除冗余信息来简化数据集。
图像压缩和噪声去除是SVD的最常见应用之一。考虑到文件大小不断增长，随着时间的推移，这些应用将变得越来越有价值。然而，构建和应用这些模型可能会耗费时间且复杂。
了解这些机器学习算法
这七种机器学习算法并不能穷尽你作为数据科学家可能使用的算法。然而，它们是一些最基本的模型类型。了解这些将有助于启动你的数据科学职业，并使你更容易理解构建在这些基础之上的其他更复杂的算法。
[April Miller](https://www.linkedin.com/in/april-j-miller/)是ReHack杂志的消费者技术主编。她致力于创造高质量内容，为我所从事的出版物带来流量。
