Автор: Прити Ядав (201550105, Университет GLA)

В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных алгоритмов машинного обучения. Это алгоритмы, которые широко изучались и использовались во многих различных приложениях. Мы кратко рассмотрим, что делает каждый алгоритм и как он работает.

Обучение с учителем. Обучение с учителем – это тип машинного обучения, который используется для создания моделей, прогнозирующих результаты на основе заданных входных данных. Существует два основных типа контролируемого обучения: классификация и регрессия.

Классификация. Классификация — это тип контролируемого обучения, который используется для прогнозирования дискретных или категориальных выходных данных. Например, модель классификации можно использовать для прогнозирования того, является ли электронное письмо спамом или нет. Алгоритмы, которые подпадают под эгиду классификации:

Алгоритм наивного байесовского классификатора. Наивный байесовский классификатор — это алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации. Этот алгоритм основан на теореме Байеса, которая утверждает, что вероятность события равна произведению априорной вероятности и вероятности события. Наивный байесовский классификатор предполагает, что признаки в данных независимы друг от друга. Это предположение называется предположением о независимости. Это предположение является причиной того, что алгоритм называется «наивным».

  • Наивный байесовский классификатор — это очень популярный алгоритм машинного обучения, который используется в различных приложениях, таких как фильтрация спама и классификация текста. Наивный байесовский классификатор — это очень простой алгоритм, который легко реализовать. Он также очень эффективен и может масштабироваться до больших наборов данных. Несмотря на свою простоту, классификатор работает на удивление хорошо и часто используется из-за того, что он превосходит более сложные методы классификации.

Логистическая регрессия. Логистическая регрессия — это статистический метод, который используется для прогнозирования вероятности бинарного результата. Другими словами, его можно использовать для предсказания того, произойдет событие или нет.

Например, вы можете использовать логистическую регрессию, чтобы предсказать, сдаст или не сдаст учащийся тест. В этом случае результат будет бинарным (пройдено/не пройдено).

  • Логистическую регрессию можно использовать, когда результат не является бинарным. Например, вы можете использовать логистическую регрессию, чтобы предсказать вероятность того, что кто-то заразится болезнью. В этом случае результат будет категоричным (например, низкий, средний, высокий).
  • Логистическая регрессия — это мощный инструмент, который можно использовать во многих различных ситуациях. Однако важно помнить, что это статистический метод, и поэтому он не идеален. Прогнозы, сделанные с помощью логистической регрессии, никогда не бывают точными на 100%.

Регрессия.Регрессия — это тип контролируемого обучения, который используется для прогнозирования непрерывных или числовых результатов. Например, регрессионную модель можно использовать для прогнозирования цены дома на основе его размера. Алгоритмы, подпадающие под определение регрессии, — это линейная регрессия.

Линейная регрессия. Линейная регрессия — это мощный инструмент, который можно использовать для прогнозирования будущих значений. Однако важно понимать, как это работает, чтобы получать наиболее точные прогнозы. Линейная регрессия работает, используя линию наилучшего соответствия для определения отношений между переменными. Эта линия создается путем использования прошлых данных для поиска линии, которая минимизирует сумму квадратов ошибок. Как только эта линия найдена, ее можно использовать для прогнозирования будущих значений.

  • Важно помнить, что линейная регрессия — это только один инструмент, который можно использовать для прогнозирования. При прогнозировании важно учитывать все переменные. Однако линейная регрессия может быть мощным инструментом при правильном использовании.

Алгоритмы, использующие обучение с учителем (классификация/регрессия) в обоих случаях: и классификационные, и регрессионные модели создаются с использованием обучающих данных. Эти данные используются для создания модели, которую затем можно использовать для прогнозирования новых данных. Точность прогнозов, сделанных моделью, будет зависеть от качества обучающих данных. Алгоритмы, подпадающие под определение как классификации, так и регрессии, включают алгоритм метода опорных векторов, дерево решений, случайные леса и ближайшие соседи.

Алгоритм метода опорных векторов.Алгоритм метода опорных векторов — это мощный инструмент для машинного обучения. Это контролируемый алгоритм обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.

Алгоритм основан на поиске гиперплоскости, которая лучше всего разделяет данные на классы. По сути, они фильтруют данные по категориям, что достигается путем предоставления набора обучающих примеров, каждый из которых помечен как принадлежащий к одной или другой из двух категорий. Затем алгоритм работает над созданием модели, которая присваивает новые значения той или иной категории.

Дерево решений. Если вы ищете мощный и простой в использовании алгоритм обучения с учителем, вы не ошибетесь, выбрав дерево решений. Деревья решений — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации.

  • Одним из основных преимуществ деревьев решений является то, что их относительно легко понять и интерпретировать. Это связано с тем, что алгоритм основан на ряде правил «если-то-иначе», которые упрощают выполнение людьми.
  • Еще одно преимущество деревьев решений заключается в том, что они относительно устойчивы к переобучению. Это связано с тем, что алгоритм автоматически прекращает расщепление, когда достигает точки убывающей отдачи.

Если вы ищете мощный и простой в использовании алгоритм обучения с учителем, вы не ошибетесь, выбрав дерево решений.

Случайные леса. Случайные леса — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Алгоритм работает, создавая ряд деревьев решений, каждое из которых немного отличается от других. Окончательные прогнозы делаются путем усреднения прогнозов всех отдельных деревьев.

  • Случайные леса имеют ряд преимуществ перед другими алгоритмами машинного обучения. Они очень точны и могут обрабатывать большие наборы данных с множеством функций. Их также относительно легко настроить, и они не так легко переобучают данные, как некоторые другие алгоритмы.
  • Одним из основных недостатков случайных лесов является то, что они могут медленно обучаться. Их также не так легко интерпретировать, как некоторые другие алгоритмы, что может быть недостатком, если вы пытаетесь понять, как алгоритм делает прогнозы.

Если вам нужен мощный алгоритм машинного обучения, способный решать как задачи классификации, так и регрессии, то случайные леса — хороший вариант. Они точны, надежны и относительно просты в настройке. Просто имейте в виду, что их обучение может быть медленным, и их может быть не так легко интерпретировать, как некоторые другие алгоритмы.

Ближайшие соседи. Ближайшие соседи — это контролируемый алгоритм обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Алгоритм работает, находя самые близкие обучающие примеры к новой точке данных, а затем используя эти примеры для прогнозирования.

  • Алгоритм прост в реализации и может быть очень эффективным при использовании с большими наборами данных. Однако он может быть подвержен переоснащению, если обучающие данные не отражают истинное базовое распределение.
  • Ближайший сосед — это мощный инструмент, который можно использовать для решения многих реальных проблем. Однако важно помнить, что алгоритм не является панацеей и должен использоваться с осторожностью, чтобы избежать переобучения.

Обучение без учителя.Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором алгоритму не присваиваются какие-либо ярлыки или целевые результаты для обучения. Вместо этого он должен найти структуру в самих данных, чтобы научиться маркировать или группировать данные. Это более сложная задача, чем обучение с учителем, но она может быть более полезной, поскольку позволяет находить скрытые закономерности и взаимосвязи в данных.

Кластеризация. Кластеризация — это распространенный метод, используемый при обучении без учителя. Это включает в себя группировку точек данных в кластеры на основе сходства. Например, вы можете сгруппировать точки данных, которые находятся близко друг к другу в пространстве. Это может быть полезно для поиска групп похожих точек данных, даже если нет доступных меток или целевых выходных данных. Алгоритм, подпадающий под определение кластеризации, — это алгоритм кластеризации K-средних.

Алгоритм кластеризации K-средних. Алгоритм кластеризации K-средних является популярным выбором для обучения без учителя. Этот алгоритм можно использовать для группировки точек данных в кластеры на основе их сходства. Алгоритм K-средних относительно прост для понимания и реализации, и его можно использовать для поиска кластеров в наборах данных любого размера.

  • Одним из преимуществ K-средних является то, что его можно использовать для поиска кластеров в наборах данных произвольной формы. Это связано с тем, что алгоритм опирается только на расстояние между точками данных, а не на базовую структуру данных. Это делает K Means универсальным инструментом для исследовательского анализа данных.
  • Еще одним преимуществом K Means является то, что он относительно быстр и эффективен даже для больших наборов данных. Это связано с тем, что алгоритму нужно только вычислить расстояния между точками данных и не нужно выполнять какую-либо сложную оптимизацию.
  • Одним из недостатков K-средних является то, что они могут быть чувствительны к выбросам. Это связано с тем, что алгоритм учитывает только расстояния между точками данных и не учитывает плотность данных. Это может привести к неправильным результатам, если в наборе данных есть выбросы.

В целом, K Means — это мощный и популярный алгоритм кластеризации, который можно использовать для поиска кластеров в наборах данных любого размера. Этот алгоритм относительно прост для понимания и реализации, и его можно использовать для поиска кластеров в наборах данных произвольной формы. Однако K-средние могут быть чувствительны к выбросам, поэтому важно помнить об этом при использовании алгоритма.

Обучение с подкреплением. Наиболее популярным алгоритмом обучения с подкреплением является Q-обучение.

Q-обучение: Q-обучение – это не модельный алгоритм, который можно использовать для решения задач со стохастическими переходами. Q-обучение — это алгоритм вне политики, что означает, что он может учиться на данных, которые не собираются самим алгоритмом.

  • Другие популярные алгоритмы обучения с подкреплением включают SARSA, обучение TD и Dyna-Q. SARSA — это алгоритм политики, который используется для решения проблем с детерминированными переходами. TD-обучение — это алгоритм политики, который используется для решения задач со стохастическими переходами. Dyna-Q — это алгоритм на основе моделей, который используется для решения задач со стохастическими переходами.

Алгоритмы обучения с подкреплением — мощный инструмент для решения сложных задач. Однако они не лишены ограничений. Одним из ограничений алгоритмов обучения с подкреплением является то, что они могут медленно сходиться. Другое ограничение заключается в том, что они могут быть чувствительны к изменениям в окружающей среде.

Несмотря на ограничения, алгоритмы обучения с подкреплением доказали свою эффективность при решении широкого круга задач. В будущем алгоритмы обучения с подкреплением, вероятно, станут более широко использоваться, поскольку они продолжают использоваться.

Вывод. Очевидно, что при выборе правильных алгоритмов машинного обучения необходимо учитывать множество факторов. Мы изучили различные алгоритмы машинного обучения и обнаружили, что лучший из них для конкретной задачи зависит от набора данных и желаемого результата.