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您应该了解的 5 个最佳机器学习模型

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是否曾经滚动过你的手机,感觉它神奇地知道你接下来想看什么?或者,您可能在网上获得了优惠折扣,因为该网站“知道”您感兴趣。这就是机器学习 (ML) 模型的杰作——幕后的天才。但随着所有这些技术术语的出现,人们很容易感到迷失。

本博客将解读行话,并向您介绍正在默默塑造我们世界的 5 个顶级 ML 模型。

1. 线性回归

还记得那一次你为了考试而死记硬背并取得了好成绩吗?线性回归可以预测这个结果。它基本上是一个数字水晶球,分析过去的数据来预测未来的趋势。股票经纪人用它来猜测市场走势,企业依靠它来预测销售数据。将其视为一条超级趋势线,在事物之间建立联系,让您对接下来可能发生的事情有所了解。

2. 决策树

您是否曾经通过回答一系列“是”或“否”问题来解决技术问题?这就是决策树背后的核心思想。他们就像侦探一样,将复杂的问题分解成一系列像树一样分支的问题。这种方法使它们非常适合过滤垃圾邮件甚至帮助医生根据症状诊断疾病等任务。他们可能不穿风衣,但他们肯定知道如何破解案件(或数据集)。

3. 随机森林

还记得关于电影的小组讨论吗?每个人都有独特的视角,对吧?随机森林的工作原理类似。该模型结合了多个决策树,每个决策树的“提问风格”略有不同。通过汇集他们的见解,它的目标是比任何单一树进行更准确的预测。将其视为团队的努力,利用不同模型的优势来提供可靠的结果。

4. 神经网络

我们的大脑在识别模式方面有着令人难以置信的能力,就像在云中看到一张熟悉的面孔一样。神经网络受到这种能力的启发。这些模型模仿人脑的结构,具有处理信息的互连层。经过大量数据的训练,他们学会识别模式和关系。这使得它们非常适合图像识别(想象一下在照片中标记您的朋友)甚至理解自然语言(例如您在线聊天的聊天机器人)等任务。

5.K-最近邻

有没有发现自己在聚会上被志同道合的人所吸引? K 最近邻 (KNN) 使用相同的逻辑。该模型识别与新的未知数据最接近(或最相似)的数据点。通过分析其“邻居”的特征,它可以预测新点可能属于的类别或值。这种方法在根据您过去的购买情况推荐产品或对手写数字进行分类等任务中表现出色。

这些只是推动各个领域创新的令人惊叹的机器学习模型中的一小部分。尽管它们听起来很复杂,但理解它们的核心原理会让你看到机器学习令人难以置信的能力。毕竟,这些模型在不断发展,谁知道呢,也许您会成为未来构建下一个游戏规则改变者的人。

萨米塔·纳亚克
萨米塔·纳亚克
Samita Nayak 是 Anteriad 的一名内容作家。她撰写的内容涉及商业、技术、人力资源、营销、加密货币和销售。不写作时,她通常会读书、看电影,或者花太多时间陪伴她的金毛猎犬。
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