机器学习 (ML) 是一项技术创新，它在众多领域中持续展现其价值。
机器学习与人工智能和深度学习密切相关。在技术不断进步的今天，我们能够预测未来趋势，并利用机器学习来优化我们的工作方式。
因此，我们不再局限于手动操作；现在，几乎所有任务都可以实现自动化。各种机器学习算法被设计用于解决不同的问题，这些算法可以处理复杂的挑战，并为企业节省大量的时间。
例如，机器学习可以应用于下棋、数据填写、手术操作、从购物清单中选择最佳选项等等。
在本文中，我将详细探讨机器学习算法和模型。
让我们开始吧！
什么是机器学习？
机器学习是一种技能或技术，它赋予机器（例如计算机）通过统计模型和算法构建学习和适应能力，而无需大量的预编程。
因此，机器的行为变得类似于人类。作为一种人工智能，机器学习允许软件应用程序通过利用数据和自我改进，更准确地预测和执行不同的任务。
由于计算技术的飞速发展，今天的机器学习已经与过去截然不同。从模式识别到学习执行特定任务，机器学习已经充分证明了其重要性。
通过机器学习，计算机可以从过去的计算中学习，从而产生可重复的、可靠的决策和结果。换句话说，机器学习是一门不断发展的科学。
尽管许多算法已经存在了很长时间，但最近的发展在于能够自动地将复杂的计算应用于大数据，并且速度越来越快，重复性也越来越高。
以下是一些常见的应用示例：
- 在线推荐折扣和优惠，例如来自 Netflix 和亚马逊的服务。
- 自动驾驶技术，例如备受关注的谷歌汽车。
- 检测欺诈行为，并提出预防措施。
应用范围还有很多。
为什么需要机器学习？
机器学习对于每个企业主来说都是一个重要的概念，他们需要在其软件应用程序中加以应用，以便更好地了解客户行为、业务运营模式等。它也为创新产品的开发提供了支持。
许多领先的公司，如谷歌、优步、Instagram 和亚马逊等，都将机器学习作为其运营的核心组成部分。特别是那些处理大量数据的行业，更清楚地了解机器学习模型的重要性。
组织可以利用这项技术来高效工作。金融服务、政府、医疗保健、零售、运输和石油天然气等行业都在使用机器学习模型，以便为客户提供更有价值的服务。
谁在使用机器学习？
如今，机器学习被广泛应用于各种应用之中。其中最著名的例子是 Instagram、Facebook 和 Twitter 等平台上的推荐引擎。
Facebook 正在使用机器学习来个性化用户在其新闻推送中的体验。如果用户经常停下来查看同一类别的帖子，推荐引擎就会开始显示更多同类别的帖子。
在后台，推荐引擎试图通过分析用户的行为模式来研究他们的在线行为。当用户更改其操作时，新闻推送会自动进行调整。
与推荐引擎类似，许多企业也使用相同的概念来优化他们的关键业务流程。它们包括：
- 客户关系管理 (CRM) 软件：它使用机器学习模型来分析访问者的电子邮件，并提示销售团队优先响应最重要的消息。
- 商业智能 (BI)：分析和 BI 供应商使用此技术来识别基本数据点、模式和异常。
- 人力资源信息系统 (HRIS)：它在其软件中使用机器学习模型来筛选申请，并识别最适合岗位的人选。
- 自动驾驶汽车：机器学习算法使汽车制造公司能够识别物体或感知驾驶员的行为，并及时发出警报以防止事故发生。
- 虚拟助手：虚拟助手是智能助手，结合了监督和非监督模型来解释语音并提供上下文信息。
什么是机器学习模型？
ML 模型是经过训练的计算机软件或应用程序，用于判断和识别某些模式。您可以使用数据来训练模型，并为其提供算法，以便它可以从数据中学习。
例如，您想要创建一个根据用户的面部表情来识别情绪的应用程序。在这种情况下，您需要为模型提供带有不同情绪标签的各种面部图像，并训练模型。现在，您可以在应用程序中使用相同的模型来轻松确定用户的情绪。
简而言之，机器学习模型是对复杂过程的一种简化表示。这是确定某些事物或向消费者推荐事物的最简单方法。模型中的所有内容都是近似值。
例如，当我们绘制或制造地球仪时，我们将其赋予球体形状。但实际的地球并非一个完美的球体。在这里，我们假设了形状来构建事物。ML 模型的工作方式类似。
接下来，我们将讨论不同的机器学习模型和算法。
机器学习模型的类型
所有机器学习模型都可分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习和无监督学习又可以进一步细分为不同的类别。让我们详细讨论它们中的每一个。
#1. 监督学习
监督学习是一种基础的机器学习模型，它旨在学习将输入映射到输出的基本函数。例如，如果您的数据集包含两个变量，年龄作为输入，身高作为输出。
使用监督学习模型，您可以轻松地根据一个人的年龄来预测其身高。要深入了解此学习模型，您必须进一步研究其子类别。
#2. 分类
分类是机器学习中广泛使用的预测建模任务，它基于给定的输入数据来预测标签。它需要一个包含大量输入和输出实例的训练数据集，以便模型可以从中学习。
训练数据集用于找到将输入数据样本映射到特定类标签的最佳方法。最终，训练数据集代表了一个包含大量输出样本的问题。
分类应用于垃圾邮件过滤、文档搜索、手写字符识别、欺诈检测、语言识别和情感分析。在这种情况下，输出是离散的。
#3. 回归
在此模型中，输出始终是连续的。回归分析本质上是一种统计方法，它模拟一个或多个自变量与目标或因变量之间的关系。
回归允许观察因变量的数量如何相对于自变量发生变化，而其他自变量保持不变。它被用于预测工资、年龄、温度、价格等实际数据。
回归分析是一种“最佳猜测”方法，可以基于数据集生成预测。简而言之，它将不同的数据点拟合到图表中，以获得最精确的值。
示例：预测机票价格是一项常见的回归任务。
#4. 无监督学习
无监督学习主要用于在不参考标记结果的情况下，从输入数据中得出推论和查找模式。此技术用于在无需人工干预的情况下发现隐藏的数据分组和模式。
它可以发现信息中的差异和相似之处，这使得该技术成为客户细分、探索性数据分析、模式和图像识别以及交叉销售策略的理想选择。
无监督学习还用于使用降维过程来减少模型的特征数量，该过程包括两种方法：奇异值分解和主成分分析。
#5. 聚类
聚类是一种无监督学习模型，它将数据点进行分组。它常用于欺诈检测、文档分类和客户细分。
最常见的聚类或分组算法包括层次聚类、基于密度的聚类、均值偏移聚类和 k 均值聚类。每种算法用于查找聚类的方式不同，但每种情况下的目标都是相同的。
#6. 降维
它是一种减少正在考虑的各种随机变量的方法，从而获得一组主要变量。换句话说，将特征集降维的过程称为降维。该模型的常用算法称为主成分分析。
这个“维度灾难”指的是向预测建模活动添加更多输入，这使得建模变得更加困难。降维通常用于数据可视化。
#7. 强化学习
它是一个类似于监督机器学习的模型，也被称为行为机器学习模型。与监督学习的唯一区别在于，算法不是使用示例数据进行训练的。
强化学习模型通过试错法不断学习。成功的结果会引导模型为给定的问题制定最佳建议。这通常用于游戏、导航和机器人等领域。
机器学习算法的类型
#1. 线性回归
这里的想法是尽可能找到最适合您数据的直线。线性回归模型有一些扩展，包括多元线性回归和多项式回归。这意味着分别找到最适合数据的平面和最适合数据的曲线。
#2. 逻辑回归
逻辑回归与线性回归算法非常相似，但它主要用于获得有限数量的结果，例如两个。逻辑回归在对结果概率进行建模时，可以替代线性回归。
在此模型中，逻辑方程以一种巧妙的方式构建，因此输出变量将介于 0 和 1 之间。
#3. 决策树
决策树模型广泛应用于战略规划、机器学习和运筹学。它由节点组成。如果节点更多，则结果会更准确。决策树的最后一个节点包含有助于更快做出决策的数据。
因此，最后的节点也称为树的叶子。决策树易于构建且直观，但在准确性方面存在不足。
#4. 随机森林
这是一种集成学习技术。简而言之，它是建立在决策树之上的。随机森林模型通过使用真实数据的引导数据集，涉及多个决策树。它在树的每一步随机选择变量的子集。
随机森林模型会选择每个决策树的预测结果。因此，依靠“多数获胜”模型可以降低出错的风险。
例如，如果创建一个单独的决策树，而模型最后预测结果为 0，那么您将一无所获。但是，如果一次创建 4 个决策树，您可能会得到值 1。这就是随机森林学习模型的强大之处。
#5. 支持向量机
支持向量机 (SVM) 是一种监督机器学习算法，当我们谈论其最基本层面时，它既复杂又直观。
例如，如果有两种类型的数据或类别，SVM 算法将找到该类数据之间的边界或超平面，并最大化两者之间的间隔。有许多平面或边界可以将两个类别分开，但是只有一个平面可以最大化类别之间的距离或边距。
#6. 主成分分析 (PCA)
主成分分析意味着将更高维度的信息（例如 3 维）投影到更小的空间（例如 2 维）。这会减少数据的维度。通过这种方式，您可以在不影响位置的情况下保留模型中的原始值，但是会减小尺寸。
简而言之，它是一种降维模型，专门用于将数据集中存在的多个变量减少为最少的变量。这可以通过将那些测量尺度相同且相关性高于其他变量的变量放在一起完成。
该算法的主要目标是向您展示新的变量组，并为您提供足够的访问权限来完成您的工作。
例如，PCA 有助于解释包含许多问题或变量的调查，例如关于幸福感、学习文化或行为的调查。您可以使用 PCA 模型查看其中的最小变量。
#7. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法用于数据科学，并且是许多行业中使用的常用模型。该算法的思想来源于贝叶斯定理，该定理阐释了概率方程，例如“给定 P 的条件下，Q（输出变量）的概率是多少。”
这是当今技术时代中使用的数学解释。
除此之外，回归部分提到的一些模型，包括决策树、神经网络和随机森林，也属于分类模型。这两者之间的唯一区别在于，输出是离散的而不是连续的。
#8. 神经网络
神经网络再次成为行业中最常用的模型。它本质上是各种数学方程的网络。首先，它采用一个或多个变量作为输入，并通过方程网络进行处理。最后，它会为您提供一个或多个输出变量的结果。
换句话说，神经网络采用输入向量并返回输出向量。它类似于数学中的矩阵。它在输入和输出层中间有隐藏层，代表线性和激活函数。
#9. K 最近邻 (KNN) 算法
KNN 算法用于分类和回归问题。它广泛用于数据科学行业以解决分类问题。此外，它存储所有可用案例，并通过其 k 个邻居的投票对即将到来的案例进行分类。
距离函数执行测量。例如，如果您想了解一个人的数据，您需要与离那个人最近的人交谈，例如朋友、同事等。KNN 算法以类似的方式工作。
在选择 KNN 算法之前，您需要考虑三件事。
- 需要对数据进行预处理。
- 变量需要归一化，否则较高的变量会使模型产生偏差。
- KNN 的计算成本很高。
#10. K-均值聚类
它属于解决聚类任务的无监督机器学习模型。在此模型中，数据集被分类并分为几个集群（假设为 K），以便集群中的所有点都是异质的，并且与数据是同质的。
K-Means 像这样形成集群：
- K-Means 为每个集群选择 K 个数据点，称为质心。
- 每个数据点都与最近的簇（质心）形成一个簇，即 K 个簇。
- 这会创建新的质心。
- 然后确定每个点的最近距离。重复此过程，直到质心不再发生变化。
结论
机器学习模型和算法对于关键过程具有非常重要的作用。这些算法使我们的日常生活变得轻松简单。通过它们，可以在几秒钟内完成最庞大的流程。
因此，机器学习是当今许多行业都在使用的强大工具，而且其需求还在不断增长。我们离能够对复杂问题获得更精确答案的日子已经不远了。