15 лучших алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый программист
Какие алгоритмы я должен знать, чтобы стать хорошим программистом?
Подробное руководство по наиболее важным алгоритмам построения интеллектуальных систем
В последние годы машинное обучение преобразовало многие отрасли и открыло передовые возможности. Если вы программист, хорошо разбираетесь в основных алгоритмах машинного обучения, это может значительно расширить ваш набор навыков и карьерные возможности.
В этом всеобъемлющем руководстве я рассмотрю 15 лучших алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый программист, с простыми объяснениями и примерами из реальной жизни. Мы расскажем об алгоритмах, о том, как они работают, об их сильных и слабых сторонах и о том, как их можно применять для создания интеллектуальных систем.
1. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это фундаментальный алгоритм машинного обучения для прогнозного анализа. Это статистический метод моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
В простой модели линейной регрессии с одной независимой переменной цель состоит в том, чтобы провести прямую линию через точки данных. Затем эту линию можно использовать для прогнозирования будущих значений зависимой переменной на основе новых значений независимых переменных.
Как это работает
Линейная регрессия вычисляет коэффициенты для минимизации расстояния по вертикали между каждой точкой данных и линией регрессии. Наиболее часто используемым коэффициентом является значение R-квадрата, которое измеряет, насколько близко точки данных находятся к линии регрессии. Более высокое значение R-квадрата указывает на лучшее соответствие.
Ключевые приложения
- Прогнозирование цен на жилье в зависимости от размера, местоположения, количества спален и т. д.
- Прогнозирование продаж продукта на основе расходов на рекламу, акции и т. д.
- Оценка влияния процентных ставок на цены облигаций
Плюсы
- Простота реализации и интерпретации
- Низкие вычислительные требования
- Может хорошо обрабатывать несколько независимых переменных
