Введение
Обучение с учителем — это тип алгоритма Машинное обучение, который использует помеченный набор данных, чтобы научиться прогнозировать вывод новых данных. Метки предоставляются человеком и используются для обучения модели. Затем модель тестируется на новых данных, чтобы увидеть, насколько она точна.
Существует множество различных типов алгоритмов обучения с учителем, но некоторые из наиболее часто используемых перечислены ниже.
1. Линейная регрессия
Этот алгоритм используется для нахождения линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это популярный алгоритм для решения задач регрессии.
2. Логистическая регрессия
Этот алгоритм используется для прогнозирования бинарного результата (да/нет, 1/0) на основе одной или нескольких независимых переменных. Это популярный алгоритм решения задач классификации.
3. Машины опорных векторов
Этот алгоритм используется для поиска наилучшей линии или гиперплоскости, разделяющей точки данных в наборе данных. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
4. Деревья решений
Этот алгоритм используется для создания модели решений на основе данных. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
5. Наивный Байес
Этот алгоритм используется для прогнозирования вероятности события на основе априорных знаний. Это популярный алгоритм решения задач классификации.
6. K-ближайшие соседи
Этот алгоритм используется для поиска K ближайших соседей точки данных. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
7. Нейронные сети
Этот алгоритм используется для создания модели, которая может обучаться и делать прогнозы. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
8. Случайные леса
Этот алгоритм используется для создания модели, которая может обучаться и делать прогнозы. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
9. Машины для повышения градиента
Этот алгоритм используется для создания модели, которая может обучаться и делать прогнозы. Это популярный алгоритм для решения задач классификации и регрессии.
10. Анализ основных компонентов
Этот алгоритм используется для поиска направлений максимальной дисперсии в наборе данных. Это популярный алгоритм для решения задач регрессии.
Заключение
Каждый из этих алгоритмов имеет свои сильные и слабые стороны, поэтому важно выбрать правильный для вашей задачи. Как правило, более сложные алгоритмы (такие как нейронные сети) могут изучать более сложные шаблоны, но они также с большей вероятностью будут соответствовать обучающим данным. Простые алгоритмы (например, линейная регрессия) с меньшей вероятностью переобучаются, но они могут быть не в состоянии изучить сложные закономерности.
Лучший способ выбрать алгоритм — поэкспериментировать с несколькими разными алгоритмами в наборе данных и посмотреть, какой из них дает наилучшие результаты.
