在 Python 中常用的5種機器學習演算法
在Python中常用的5種機器學習演算法，用於分析和從數據中進行預測。
來源: AnalyticsInsigt
機器學習算法對於從數據中獲取知識並生成預測是必不可少的。Python中有許多廣泛使用的機器學習算法，提供了解決各種問題的可靠工具。這些演算法旨在從數據中提取模式和相關性，使點腦能夠推理和預測未來。本文將介紹 Python 中常用的五種著名的機器學習演算法。
1. Naive Bayes
這種算法使用的分類方法基於貝葉斯定理，它假設屬於同一類別的特徵不受屬於其他類型的特徵的影響。即使這些元素是相互依賴的，該算法也假設它們是無關的。這種方法提供了一個在大型數據集上表現出色的模型。
2. Random Forest
它本質上是一種集成學習方法，用於分類、回歸和其他問題，在訓練階段通過組合多個決策樹來工作。在隨機森林中，每個決策樹都被分配一個類別，根據特徵對對象進行分類。然後使用這個算法選擇報告最多樹的類別。
3. Linear Regression
它在考慮獨立變量的情況下有助於結果預測。這種機器學習技術通過建立獨立變量和因變量之間的線性關係來實現。基本上，它說明了獨立變量的值如何影響因變量。
4. Back-propagation
通過改變輸入信號的權重，該算法可以通過設計提供的函數來生成所需的輸出信號。這種用於監督學習的算法用於分類和回歸過程。通過使用梯度下降或delta規則技術，反向傳播確定具有最小最小值的誤差函數值。這就是該方法如何確定減少或消除誤差函數所需的權重。
5. KNN, or K-nearest Neighbours
它可以通過分析目標數據點周圍存在的數據點的標籤並進行預測來將數據點進行分類。KNN需要進行分類和回歸任務。它是一種用於監督學習的方法，用於識別數據中的模式並找出異常值。
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