Bảng cheat thuật toán học máy Python

Học máy

Có sẵn một số bản đồ quy trình và bảng thuật toán máy học hữu ích. Chỉ những cái hoàn chỉnh nhất mới được chọn để đưa vào

1. Học có giám sát

Các mô hình được sử dụng trong học tập có giám sát tìm cách khái quát hóa các mẫu được phát hiện trong dữ liệu đã thấy trước đó trên dữ liệu chưa nhìn thấy bằng cách ánh xạ đầu vào tới đầu ra. Mô hình hồi quy—nơi chúng tôi cố gắng dự báo một biến liên tục, chẳng hạn như giá cổ phiếu—hoặc mô hình phân loại—nơi chúng tôi cố gắng dự đoán một yếu tố nhị phân hoặc nhiều loại, chẳng hạn như liệu khách hàng có rời bỏ hay không—là hai ví dụ về học tập có giám sát . Chúng ta sẽ đi qua hai loại mô hình học tập có giám sát phổ biến trong phần bên dưới. mô hình tuyến tính và mô hình dựa trên cây

• Một mô hình tuyến tính

Để dự đoán dữ liệu chưa biết, các mô hình tuyến tính cung cấp một đường phù hợp nhất. Theo mô hình tuyến tính, đầu ra chỉ là sự kết hợp tuyến tính của các đặc tính. Chúng tôi sẽ phác thảo các mô hình hồi quy tuyến tính phổ biến nhất trong học máy, cùng với những lợi ích và hạn chế của chúng, trong phần này

hồi quy thường xuyên

Một công thức đơn giản để mô phỏng mối quan hệ tuyến tính giữa đầu vào và biến đầu ra mục tiêu liên tục

• Các ứng dụng

1. Dự báo giá cổ phiếu
2. Ước tính xu hướng giá nhà ở
3. Dự báo giá trị trọn đời của khách hàng

• Thuận lợi

1. thủ tục rõ ràng
2. Kết quả có thể được hiểu bởi hệ số đầu ra
3. Đào tạo nhanh hơn các mô hình học máy thay thế

• Nhược điểm

1. Giả sử rằng đầu vào và đầu ra là tuyến tính
2. Người quan sát sự bất thường
3. Có thể phù hợp với dữ liệu quy mô nhỏ, chiều thấp

• Mô hình dựa trên cây

Nói một cách đơn giản, các mô hình dựa trên cây ngoại suy các dự đoán từ cây quyết định bằng cách sử dụng một bộ quy tắc "nếu-thì". Chúng tôi sẽ phác thảo các mô hình tuyến tính phổ biến nhất trong học máy, cùng với những lợi ích và hạn chế của chúng, trong phần này

cây quyết định

Các mô hình Cây quyết định cung cấp các dự đoán bằng cách áp dụng các quy tắc quyết định cho các tính năng. Nó có thể được áp dụng để hồi quy hoặc phân loại

• Các ứng dụng

1. Dự báo về sự rời bỏ của khách hàng
2. Mô hình điểm tín dụng
3. tiên lượng bệnh

• Thuận lợi

1. Rõ ràng và dễ hiểu
2. Chấp nhận các giá trị còn thiếu

• Nhược điểm

1. Xu hướng overfit
2. Người quan sát sự bất thường

2. Học không giám sát

Mục tiêu của học tập không giám sát là xác định các xu hướng rộng lớn trong dữ liệu. Minh họa nổi tiếng nhất là phân cụm hoặc phân khúc người dùng và khách hàng. Loại phân khúc này thường được áp dụng và có nhiều ứng dụng, bao gồm cả giấy tờ, doanh nghiệp và bộ gen. Các phương pháp phân cụm, học cách nhóm các điểm dữ liệu liên quan lại với nhau và các thuật toán liên kết, kết hợp các điểm dữ liệu khác nhau theo các quy tắc được thiết lập trước, là những ví dụ về học tập không giám sát

Khóa học máy MIỄN PHÍ

• Mô hình phân cụm

K-Means

Phương pháp phân cụm phổ biến nhất là K-Means, thiết lập K nhóm dựa trên khoảng cách euclide

• Các ứng dụng

1. phân khúc khách hàng
2. Hệ thống khuyến nghị

• Thuận lợi

1. Hỗ trợ bộ dữ liệu lớn
2. Đơn giản để sử dụng và hiểu
3. Sản xuất các cụm nhỏ gọn

• Nhược điểm

1. Yêu cầu số lượng cụm dự kiến ​​ngay từ đầu
2. Sở hữu các vấn đề với một loạt các kích thước và cường độ cụm

• Sự kết hợp

Một phương pháp dựa trên quy tắc sử dụng kiến ​​thức có sẵn về các đặc điểm của các tập mục phổ biến để xác định hầu hết các tập mục trong một tập dữ liệu nhất định

• Các ứng dụng

1. chèn sản phẩm
2. khuyến nghị động cơ
3. Tối ưu hóa quảng cáo

• Thuận lợi

1. Kết quả có thể cảm nhận và hiểu được
2. Kỹ thuật toàn diện vì nó phát hiện ra tất cả các quy luật dựa trên sự hỗ trợ và tự tin

• Nhược điểm

1. Tạo ra rất nhiều bộ vật phẩm buồn tẻ
2. Bộ nhớ và tính toán chuyên sâu
3. Điều này dẫn đến rất nhiều bộ vật phẩm chồng chéo

khóa học miễn phí. thuật toán học máy

Học viên của chúng tôi cũng hỏi

1. Bạn có thể liệt kê bốn thách thức học máy hàng đầu không?

Học máy đối mặt với bốn khó khăn cơ bản. đấu tranh để duy trì dữ liệu (sử dụng mô hình quá phức tạp), dữ liệu không phù hợp (sử dụng mô hình quá đơn giản), khan hiếm dữ liệu và dữ liệu mẫu không mang tính đại diện

2. Tôi nên đặt câu hỏi gì cho máy học?

Các câu hỏi phỏng vấn hàng đầu cho Machine Learning

• Có những loại máy học nào?
• Overfitting là gì và làm thế nào nó có thể được ngăn chặn?
• Trong một mô hình học máy, thuật ngữ "Tập huấn luyện" và "Tập kiểm tra" nghĩa là gì?
• Dữ liệu bị thiếu hoặc không hợp lệ nên được xử lý như thế nào trong Tập dữ liệu?

3. Một bảng cheat học máy có nghĩa là gì?

Việc chọn thuật toán lý tưởng từ nhà phát triển cho mô hình phân tích dự đoán được thực hiện dễ dàng hơn với Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet. Một thư viện thuật toán khổng lồ từ các họ phân loại, hệ thống đề xuất, phân cụm, phát hiện ngoại lệ, hồi quy và xử lý văn bản đều có sẵn trong Machine Learning

4. Những ý tưởng cơ bản nào làm nền tảng cho học máy?

Học có giám sát và học không giám sát là hai lĩnh vực chính của học máy. Hai khái niệm này gắn chặt hơn với những gì chúng ta muốn đạt được với dữ liệu, mặc dù thực tế là có vẻ như khái niệm đầu tiên liên quan đến dự đoán với sự tham gia của con người và khái niệm thứ hai thì không.

5. Xu hướng học máy nghĩa là gì?

Xu hướng học máy nghĩa là gì? . Bản thân mô hình học máy gặp phải sai lệch do các giả định sai được đưa ra trong suốt quá trình ML

6. Học máy hoạt động như thế nào?

Được định nghĩa một cách đơn giản, máy học cho phép người dùng gửi một lượng lớn dữ liệu vào các thuật toán máy tính, sau đó phân tích, đề xuất và quyết định chỉ sử dụng dữ liệu được cung cấp

Mong muốn có một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực AI và Machine learning. Đăng ký Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về AI và ML của chúng tôi với sự hợp tác của Đại học Purdue ngay bây giờ

Muốn tìm hiểu thêm?

Chỉ một số biểu thức và hành động thường xuyên nhất mà bạn sẽ sử dụng khi học Python được đưa vào bảng cheat này. Nếu muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể đăng ký Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về AI và Học máy của Simplilearn. Bootcamp chuyên sâu này đã được thiết kế để giúp bạn bắt đầu bước vào thế giới học máy. Được thiết kế với sự cộng tác của IBM, chương trình này sẽ bao gồm các chủ đề quan trọng về AI và ML như Thống kê, ML, mạng thần kinh, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Học tăng cường. Đăng ký ngay bây giờ và bắt đầu