理解机器学习算法：深入概述
Understanding Machine Learning Algorithms In-depth Overview.
机器学习。是不是一组令人印象深刻的词汇？由于人工智能及其工具（如ChatGPT和Bard）正在蓬勃发展，现在是时候深入了解并学习其基础知识了。
这些基本概念可能不会一下子让您大开眼界，但如果您对这些概念感兴趣，将会有更深入的链接供您进一步学习。
机器学习的强大之处在于其复杂的算法，这些算法是每个机器学习项目的核心。有时，这些算法甚至从人类认知中汲取灵感，如语音识别或人脸识别。
在本文中，我们将首先解释机器学习的分类，如有监督学习、无监督学习和强化学习。
然后，我们将进入机器学习处理的任务，包括分类、回归和聚类。
之后，我们将深入探讨决策树、支持向量机、K最近邻算法和线性回归，并从视觉和定义上进行解析。
当然，您如何选择最适合您需求的算法呢？当然，理解“了解数据”或“定义问题”等概念将引导您解决项目中可能遇到的挑战和障碍。
让我们开始机器学习的旅程吧！
机器学习的分类
当我们探索机器学习时，可以看到有三个主要的分类构成了其框架。
- 有监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
在有监督学习中，您要预测的标签在数据集中。
在这种情况下，算法就像一个细心的学习者，将特征与相应的输出相关联。学习阶段结束后，它可以对新数据和测试数据进行输出预测。例如，标记垃圾邮件或预测房价。
想象一下没有导师的学习过程，肯定会令人生畏。无监督学习方法特别做到了这一点，无需标签进行预测。
它们大胆地进入未知领域，发现未标记数据中的隐藏模式和结构，就像探险家发现失落的文物一样。
理解生物学中的基因结构和市场营销中的客户分群就是无监督学习的例子。
最后，我们来到强化学习，算法通过犯错误来学习，就像小狗一样。想象一下教宠物的过程：不鼓励不良行为，而奖励良好行为。
类似于这样，算法采取行动，经历奖励或惩罚，最终找到优化的方法。这种策略在机器人和视频游戏等行业经常使用。
机器学习的类型
在这里，我们将机器学习算法分为三个子类别。这些子类别是分类、回归和聚类。
分类
顾名思义，分类专注于将项目分组或分类的过程。想象一下自己是一个植物学家，根据各种特征将植物分为良性或危险类别。这就类似于根据颜色将糖果分类到不同的罐子中。
回归
回归是下一步，将其视为预测数值变量的尝试。
在这种情况下，目标是预测某个变量，例如考虑其特征（房间数量、位置等）的房产成本。
这类似于根据水果的尺寸来确定其大量，因为没有明确定义的类别，而是一个连续的范围。
聚类
现在我们来到聚类，它类似于整理杂乱的衣物。即使没有预设的类别（或标签），您仍然可以将相关的对象放在一起。
想象一个算法，它在没有关于所涉主题的先前知识的情况下，根据这些主题对新闻报道进行分类。这里就有聚类的应用！
让我们分析一些常见的算法来完成这些任务，因为还有很多更多的内容等待我们去探索！
流行的机器学习算法
在这里，我们将更深入地介绍流行的机器学习算法，如决策树、支持向量机、K最近邻算法和线性回归。
A. 决策树
想象一下计划一个户外活动，需要根据天气决定是继续进行还是取消。决策树可以用来表示这个决策过程。
机器学习领域中的决策树方法会对数据进行一系列的二元问题（例如“是否下雨？”）直到做出一个决策（继续收集数据或停止收集）。这种方法在我们需要理解预测背后的推理时非常有用。
如果你想了解更多关于决策树的知识，可以阅读决策树和随机森林算法（基本上是决策树的增强版）。
B. 支持向量机（SVM）
想象一个类似于西部牛仔的场景，目标是将两组对立的人分开。
为了避免任何冲突，我们会选择最大的可行边界；这正是支持向量机（SVM）所做的。
它们确定最有效的“超平面”或边界，将数据分成簇，同时保持与最近数据点之间的最大距离。
在这里，你可以找到更多关于SVM的信息。
C. K最近邻算法（KNN）
接下来是友好而社交的算法——K最近邻算法（KNN）。
想象一下搬到一个新城镇，试图弄清楚它是安静还是繁忙。
你可能会自然而然地观察你最近的邻居以获得了解。
类似于这个例子，KNN根据数据集中其近邻的参数（比如k）对新数据进行分类。
在这里，你可以了解更多关于KNN的信息。
D. 线性回归
最后，想象一下根据朋友学习时间预测他们的考试成绩。你可能会注意到一个模式：学习时间越长，通常成绩越好。
线性回归模型可以捕捉到输入（学习时间）和输出（考试成绩）之间的线性关系，正如其名称所示。
它是预测数值的喜爱方法，比如房地产成本或股市价值。
如果想了解更多关于线性回归的信息，可以阅读这篇文章。
选择合适的机器学习模型
从所有可选的算法中选择合适的算法可能感觉像是在大海捞针。但是不用担心！让我们用一些重要的事情来澄清这个过程。
A. 理解你的数据
将你的数据视为一张包含最佳算法线索的宝藏地图。
- 你的数据是否有标签？（监督学习还是无监督学习）
- 它包含多少特征？（我们需要进行降维吗？）
- 它是分类还是数值型的？（分类还是回归？）
这些问题的答案可能会指引你走向正确的方向。相比之下，无标签数据可能会鼓励像聚类这样的无监督学习算法。例如，有标签数据鼓励使用像决策树这样的监督学习算法。
B. 定义你的问题
想象一下用螺丝刀来钉钉子；效果不怎么样，对吧？通过清晰地定义你的问题，可以选择正确的“工具”或算法。你的目标是识别隐藏的模式（聚类），预测一个分类（分类），还是一个度量（回归）？每种任务类型都有相应的算法。
C. 考虑实际因素
理论上，一个理想的算法在实际应用中可能表现不如理论上的好。你拥有的数据量、可用的计算资源以及结果的需求都起着重要的作用。记住，某些算法（如KNN）在处理大型数据集时可能表现不佳，而其他算法（如朴素贝叶斯）在处理复杂数据时可能表现良好。
D. 永远不要低估评估
最后，评估和验证模型的性能非常重要。你希望确保算法能够有效地处理你的数据，就像在购买之前试穿衣服一样。
这种“合适性”可以使用各种指标来衡量，例如分类任务的准确性或回归任务的均方误差。
结论
我们已经走了很长的路，不是吗？
就像将图书馆按不同的流派分类一样，我们首先将机器学习领域划分为监督学习、无监督学习和强化学习。然后，为了了解这些流派中的书籍的多样性，我们进一步研究了分类、回归和聚类等任务类型。
我们首先了解了一些机器学习算法，包括决策树、支持向量机、K-最近邻算法、朴素贝叶斯和线性回归。每种算法都有自己的特点和优势。
我们还意识到选择正确的算法就像为一个角色选择理想的演员，考虑到数据、问题的性质、实际应用和性能评估。
每个机器学习项目都提供了一段独特的旅程，就像每本书都提供了一个新的叙述。
请记住，学习、实验和改进比一开始就做对更重要。
所以做好准备，戴上数据科学家的帽子，开始你自己的机器学习之旅吧！Nate Rosidi是一名数据科学家，从事产品战略工作。他还是一名兼职教授，教授分析学，并且是StrataScratch的创始人，这是一个帮助数据科学家准备面试的平台，提供来自顶级公司的真实面试题。你可以在Twitter上与他联系：StrataScratch或LinkedIn。
