7 位数据科学家应了解的机器学习算法

7 位数据科学家应了解的机器学习算法
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作为一名数据科学家，你应该精通 SQL 和 Python。但将机器学习添加到你的工具箱中也会大有裨益。

作为一名数据科学家，你可能不总是使用机器学习。但有些问题使用机器学习算法解决，比编程基于规则的系统更合适。

本指南介绍了七种简单而实用的机器学习算法。我们对每种算法进行简要概述，然后介绍其工作原理和关键注意事项。此外，我们还建议了可以使用 scikit-learn 库来尝试构建的应用或项目。

1. 线性回归

线性回归有助于模拟因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。它是你可以添加到工具箱中的第一个算法，用于根据一组特征预测连续目标变量。

算法工作原理

对于涉及 n 个预测变量的线性回归模型，其方程为：

其中

• y 是预测值
• β_i 是模型系数
• x_i 是预测变量

该算法通过最小化残差平方和来找到 β 的最优值。

其中

• N 是观测值的数量
• p 是预测变量的数量
• β_i 是系数
• x_ij 是第 i 个观测值和第 j 个预测变量的预测值

关键注意事项

•  假设数据集中的特征之间存在线性关系。
• 容易受到多重共线性（multicollinearity）和异常值（outliers）的影响。

一个简单的预测房价的回归项目是不错的练习。

2. 逻辑回归

逻辑回归通常用于二元分类问题，但也可用于多类分类。逻辑回归模型输出给定输入属于某个感兴趣类别的概率。

算法工作原理

逻辑回归使用逻辑函数（sigmoid 函数）来预测概率

其中 β_i 是模型系数。它输出一个概率，该概率可以被阈值化以分配类别标签。

关键注意事项

• 特征缩放可以提高模型性能。
• 使用重采样或加权等技术处理类别不平衡。

你可以将逻辑回归用于各种分类任务。对电子邮件是否为垃圾邮件进行分类是一个你可以着手进行的简单项目。

3. 决策树

决策树是用于分类和回归的直观模型。顾名思义，决策是通过根据特征值将数据分割成分支来做出的。

算法工作原理

算法根据基尼不纯度或熵等标准选择最佳分割数据的特征。该过程递归进行。

熵：衡量数据集的无序程度

基尼不纯度：基尼不纯度衡量选择一个点被错误分类的可能性

决策树算法选择能够最大程度减少不纯度（熵的信息增益或基尼不纯度的基尼增益）的特征和分割。

关键注意事项

•  易于理解，但经常容易过拟合。
• 可以处理分类和数值数据。

你可以尝试在你已经处理过的分类问题上训练一个决策树，看看它是否比逻辑回归模型更好。

4. 随机森林

随机森林是一种集成学习方法，它构建多个决策树并平均它们的预测结果，以获得更稳健和准确的结果。

算法工作原理

通过结合 Bagging（自助法聚合）和随机特征选择，它构建了多个决策树。每棵树对结果进行投票，得票最多的结果成为最终预测。随机森林算法通过对多棵树的结果取平均来减少过拟合。

关键注意事项

• 能很好地处理大型数据集并缓解过拟合。
• 与单个决策树相比，计算量可能更大。

你可以将随机森林算法应用于客户流失预测项目。

5. 支持向量机 (SVM)

支持向量机或 SVM 是一种分类算法。它通过寻找最大化间隔的最佳超平面来在特征空间中分隔两个类别。

算法工作原理

目标是使用支持向量最大化类别之间的间隔。优化问题定义为：

其中 w 是权重向量，x_i 是特征向量，y_i 是类别标签。

关键注意事项

• 如果使用核技巧，可以用于非线性可分数据。该算法对核函数的选择很敏感。
• 对于大型数据集，需要大量的内存和计算能力。

你可以尝试使用 SVM 进行简单的文本分类或垃圾邮件检测问题。

6. K-近邻 (KNN)

K-近邻或 KNN 是一种简单、非参数的算法，通过查找查询实例的 K 个最近邻点来用于分类和回归。

算法工作原理

该算法计算查询点与数据集中所有其他点之间的距离（例如欧几里得距离），然后将其分配给其邻居的大多数类别。

关键注意事项

• k 值和距离度量的选择会显著影响性能。
• 由于高维空间中的距离，对维度灾难很敏感。

你可以尝试一个简单的分类问题，看看 KNN 与其他分类算法相比如何。

7. K-均值聚类

K-均值是一种常见的聚类算法，它根据距离度量测量的相似性将数据集划分为 k 个簇。簇内的数据点彼此之间比与其他簇的点更相似。

算法工作原理

该算法迭代执行以下两个步骤：

1. 将每个数据点分配给最近的簇质心。
2. 根据分配给它们的点的平均值更新质心。

K-均值算法最小化平方距离之和

其中 μ_i 是簇 C_i 的质心。

关键注意事项

• 对质心的初始随机选择非常敏感。
• 该算法也对异常值敏感。
• 需要预先定义 k，这可能并不总是显而易见的。

要应用 K-均值聚类，你可以尝试进行客户细分和通过颜色量化进行图像压缩。

总结

希望你觉得这个关于机器学习算法的简洁指南很有帮助。这不是一份详尽的机器学习算法列表，但它是一个很好的起点。当你熟悉了这些算法之后，你可能会想添加梯度提升等。

正如建议的那样，你可以构建使用这些算法的简单项目，以更好地理解它们的运作方式。如果你有兴趣，可以看看 本周末可以构建的 5 个真实世界机器学习项目。

祝您机器学习愉快！