Giới thiệu

Học máy, tập hợp con của AI, là một trong những động lực chính của lập luận công nghệ thế giới. Mặc dù nó tiếp tục phát triển, nó cũng cung cấp một nhu cầu để tìm hiểu về các xu hướng mới trong các công thức học tập động cơ.

Sự gia tăng sự gia tăng trong công nghệ tăng của công nghệ học máy là tuyệt vời và mở đường cho sự phát triển của tương lai. Trong những năm gần đây, đã thay đổi rất nhiều trong việc học máy và công nghệ AI, blog này tỏa sáng theo xu hướng máy móc.

Công thức học tập hàng đầu cho năm 2025

Với thời gian, công thức học tập động cơ rất phức tạp. Hiểu các thuật toán chính này sẽ giúp chuyên gia dữ liệu sử dụng công thức học máy để tạo ML cho các công thức thử giọng và ra quyết định. Đây là một thuật toán động cơ quan trọng để tạo thành nền tảng của sự thay đổi trong năm 2025 và năm tới.

1. Thiến hồi quy tuyến tính tuyến đường

Đây là một trong những thuật toán dễ nhất và được sử dụng nhiều nhất cho kết quả liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến có thể dự đoán được. Nó tạo ra một mối quan hệ đường thẳng giữa các biến biến (mục tiêu) và các biến độc lập (dự đoán).

Sử dụng trường hợp: Được sử dụng để sử dụng trong các lĩnh vực như kinh tế để bán, giá nhà và giá trị cổ phiếu.

Các tính năng quan trọng

• Dễ dàng giải thích và thực hiện.
• Cung cấp sự hiểu biết về sức mạnh của một mối quan hệ giữa các biến.
• Nhạy cảm với các ngoại lệ, có thể sử dụng kết quả không phải não.

2. Logistic hồi quy

Mặc dù tên, quy tắc logistic được sử dụng như một vấn đề phân loại nhị phân. Nó dự đoán khả năng sử dụng logistic của logistic.

Sử dụng trường hợp: Thường xuyên được sử dụng trong một khu vực y tế để dự báo bệnh và trên thị trường phân tích khu vực khách hàng.

Các tính năng quan trọng

• Khả năng đầu ra có thể được lên kế hoạch cho kết quả nhị phân.
• Quản lý cả thay đổi độc lập liên tục và thể loại.
• Mạnh mẽ chống lại sự đa dạng giữa các dự đoán.

3. Cây quyết định

Cây quyết định là một loạt các hình thức có thể được sử dụng để phân loại và các nhiệm vụ liên quan. Họ chia sẻ thông tin như một chi nhánh dựa trên các tính năng, đưa ra quyết định trên lá.

Sử dụng trường hợp: Được sử dụng trong tài chính để xếp hạng tín dụng và chăm sóc sức khỏe để chẩn đoán bệnh nhân.

Các tính năng quan trọng

• Khả năng hiển thị của quá trình ra quyết định.
• Quản lý cả dữ liệu và loại tốt.
• Thường quá mức nếu không được cắt tỉa đúng cách.

Động cơ SVM (SVM) 4.

Đây là một trong những công thức hiệu quả cao nhất. Những thứ này được sử dụng để phân loại cả tuyến tính và không tuyến tính. Nó hoạt động bằng cách tìm ra siêu phẳng tốt nhất được tách ra

Các lớp học khác nhau trong khu vực chiều cao.

Sử dụng trường hợp: Thường được sử dụng để nhận ra hình ảnh, phân loại văn bản và sinh học.

Các tính năng quan trọng

• Hiệu quả ở một nơi có kích thước cao.
• Hoạt động tốt với một cạnh rõ ràng của sự tách biệt.
• Có ít hiệu quả hơn trong gói dữ liệu lớn hơn do bạo lực máy tính.

Hàng xóm k-rearest (KNN)

KNN là một công thức tính toán dễ dàng nhưng hiệu quả để phân loại và hồi quy. Nó được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy.

Sử dụng trường hợp: Thường sử dụng các khuyến nghị, nhiếp ảnh gia, nhiếp ảnh gia và phát hiện phát hiện Anmaly.

Các tính năng quan trọng

• Một cách tiếp cận không tham số; Không có giả định trước khi phân phối phân phối dữ liệu.
• Đắt tiền vì nó yêu cầu tính toán một khóa học tính toán cho toàn bộ đào tạo.
• Hiệu suất có thể gây ra thông tin chiều cao do lời nguyền của tỷ lệ.

.. Naive Bayes

Các thành viên của Naive Bayes dựa trên lý thuyết về Bayes và liên quan đến sự độc lập giữa thiên nhiên. Chúng đặc biệt hiệu quả cho các gói dữ liệu lớn với dữ liệu dữ liệu dữ liệu.

Sử dụng trường hợp: Là phổ biến trong phát hiện thư rác, cảm xúc, cảm xúc và phân loại tài liệu.

Các tính năng quan trọng

• Đào tạo nhanh và thời gian ước tính.
• Thực hiện tốt ngay cả với một vài thông tin đào tạo.
• Giả định độc lập của sự độc lập có thể không đúng trong mọi trường hợp.

7. Một khu rừng ngẫu nhiên

Đó là một phương pháp học tập được tạo ra trong việc xây dựng cây cắt sớm trong quá trình đào tạo và kết quả hoặc dự đoán của cây.

Sử dụng trường hợp: Được sử dụng trong tiền để đánh giá rủi ro, chăm sóc sức khỏe để ước tính bệnh và tiếp thị cho bộ phận khách hàng.

Các tính năng quan trọng

• Giảm số lượng cây trên mỗi cây.
• Xử lý các giá trị bị thiếu.
• Nó cung cấp điểm quan trọng đáng kể giúp sự chú ý của quyết định hiểu.

8. Tăng máy (GBM)

GBM là một kỹ thuật cảm ứng dựa trên diễn đàn khác; Mỗi mô hình mới chỉnh sửa lỗi của quá khứ. Nó bao gồm người học yếu hơn để tạo ra một chế độ vị ngữ mạnh mẽ.

Sử dụng trường hợp: Thường được sử dụng trong các cuộc thi như Kaggle do độ chính xác cao của nó; Áp dụng trong tín dụng và gian lận.

Các tính năng quan trọng

• Có sự linh hoạt cao; Có thể tăng hiệu quả tổn thất khác nhau.
• Có thể đối phó với các loại mô phỏng khác nhau.
• Nhạy cảm với quá mức; Yêu cầu một giải quyết cẩn thận.

9. Phân cụm K-Meang

Đó là một công thức học tập không có người ở cho một nhóm công việc. Nó chia sẻ thông tin thành một nhóm xa từ khoảng cách từ Centroids.

Sử dụng trường hợp: Được sử dụng trên phần khách hàng, phân tích thị trường, nén thị trường và hình ảnh.

Các tính năng quan trọng

• Đơn giản để thực hiện và hiểu.
• Yêu cầu một số nhóm trước.
• Nhạy cảm với vị trí ban đầu của trung tâm; Có thể chuyển sang cực tiểu cục bộ.

10. Kích thước ý tưởng tốt

Nó bao gồm các kỹ thuật như phân tích thành phần chính (PCA) rất quan trọng khi xử lý kích thước cao. Họ giảm số lượng các tính năng trong khi giữ sự khác biệt càng nhiều càng tốt.

Sử dụng trường hợp: Nó được sử dụng để nén dữ liệu mà không trả thông tin quan trọng.

Các tính năng quan trọng

• Giúp cải thiện công việc mô hình bằng cách giảm bồi thường.
• Làm cho thông tin dễ dàng hơn trong khả năng hiển thị và giải thích

Bản tóm tắt

Làm quen với việc tính toán học máy đã đề cập ở trên là rất quan trọng đối với ML Professional. Nó giúp đánh giá thông tin thích hợp bằng cách sử dụng kết quả sau đó có được kết quả hợp lệ. Hơn nữa, người ta nên biết cách sử dụng đúng cách trong mỗi thuật toán, do đó giúp phát triển một giải pháp học tập mạnh mẽ.

Với thời gian, công nghệ học máy tiếp tục nâng cấp. Cải thiện các bản cập nhật hệ thống thuật toán này sẽ giúp bạn tiến lên trang cạnh tranh.

Bạn cũng có thể bắt đầu tìm hiểu về các thuật toán này bằng cách tham gia Xác minh khoa học dữ liệu Chương trình. Hơn thế nữa, Công việc đảm bảo khóa học khoa học dữ liệu Sẽ hữu ích trong việc chuyển sang miền dữ liệu.