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10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)

也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。

工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。

谁能从这篇指南里受益最多?

我今天所给出的,也许是我这辈子写下的最有价值的指南。

这篇指南的目的,是为那些有追求的数据科学家和机器学习狂热者们,简化学习旅途。这篇指南会让你动手解决机器学习的问题,并从实践中获得真知。我提供的是几个机器学习算法的高水平理解,以及运行这些算法的 R 和 Python 代码。这些应该足以让你亲自试一试了。

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我特地跳过了这些技术背后的数据,因为一开始你并不需要理解这些。如果你想从数据层面上理解这些算法,你应该去别处找找。但如果你想要在开始一个机器学习项目之前做些准备,你会喜欢这篇文章的。

广义来说,有三种机器学习算法

1、 监督式学习

工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有:回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。

2、非监督式学习

工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计。这个算法用在不同的组内聚类分析。这种分析方式被广泛地用来细分客户,根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有:关联算法和 K – 均值算法。

3、强化学习

工作机制:这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的:机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习,并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的商业判断。 强化学习的例子有马尔可夫决策过程。

常见机器学习算法名单

这里是一个常用的机器学习算法名单。这些算法几乎可以用在所有的数据问题上:

  1. 线性回归
  2. 逻辑回归
  3. 决策树
  4. SVM
  5. 朴素贝叶斯
  6. K最近邻算法
  7. K均值算法
  8. 随机森林算法
  9. 降维算法
  10. Gradient Boost 和 Adaboost 算法

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七步精通Python机器学习

开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时,就更让人两腿发软了。

从哪里开始?

本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识,直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多,但哪些是最好的?哪些相互补充?怎样的学习顺序才最好?

我假定本文的读者不是以下任何领域的专家:

▪  机器学习

▪  Python

▪  任何 Python 的机器学习、科学计算、数据分析库

如果你有前两个领域其一或全部的基础知识,可能会很有帮助,但这些也不是必需的。在下面几个步骤中的前几项多花点时间就可以弥补。

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