11 Các thuật toán học máy phổ biến nhất 2024: Các loại thuật toán học máy là gì?

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét các thuật toán học máy phổ biến nhất và giải thích ngắn gọn về chúng. Điều này sẽ giúp bạn hiểu cách chúng hoạt động và khi nào sử dụng chúng. 

Các thuật toán học máy được sử dụng rộng rãi trong kinh doanh và khoa học để đưa ra các dự đoán hoặc khuyến nghị. 

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu hoặc dự định làm việc với dữ liệu trong tương lai, thì bạn cần biết về máy học thuật toán. Nhưng đừng lo lắng, bạn không cần phải là một nhà toán học thiên tài để hiểu chúng!

Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ phân tích 11 thuật toán học máy phổ biến nhất và giải thích ngắn gọn về chúng. Vì vậy, cho dù bạn chỉ mới bắt đầu ở khoa học dữ liệu hoặc bạn là một kỹ sư có kinh nghiệm, hãy đọc tiếp khóa học về thuật toán học máy.

Nếu bạn giống như hầu hết các chuyên gia khoa học dữ liệu, bạn luôn tìm kiếm những cách mới và sáng tạo để cải thiện các mô hình học máy của mình. Nhưng với rất nhiều thuật toán khác nhau để lựa chọn, có thể khó để biết bắt đầu từ đâu.

 

Thuật toán học máy

Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ xem xét XNUMX thuật toán học máy phổ biến nhất và giải thích tóm tắt cách chúng hoạt động.

Được trang bị kiến ​​thức này, bạn sẽ có thể chọn thuật toán phù hợp cho nhiệm vụ hiện có và bắt đầu xây dựng các mô hình tốt hơn nhanh hơn. 

Các thuật toán học máy phổ biến nhất

11 thuật toán học máy phổ biến nhất 2024

1. Hồi quy tuyến tính

là thuật toán học máy phổ biến nhất. Nó được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (y) và một hoặc nhiều biến độc lập (x). Mục đích là tìm dòng phù hợp nhất để giảm thiểu sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp học thống kê đơn giản và được sử dụng rộng rãi. Mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa các biến bằng cách khớp một dòng với dữ liệu. Các mô hình này phổ biến vì chúng dễ hiểu và dễ diễn giải, và chúng có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu.

Hồi quy tuyến tính là một công cụ đắc lực để hiểu mối quan hệ giữa các biến, nhưng nó có những hạn chế. Các mô hình tuyến tính đưa ra các giả định về dữ liệu có thể không đúng và chúng có thể bị sai lệch bởi các giá trị ngoại lai. Ngoài ra, các mô hình tuyến tính không thể nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến.

Bất chấp những hạn chế này, hồi quy tuyến tính vẫn là một công cụ có giá trị để hiểu dữ liệu. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về hồi quy tuyến tính và cách xây dựng mô hình tuyến tính trong R. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu về một số hạn chế của hồi quy tuyến tính và cách khắc phục chúng.

2. Hồi quy logistic

tương tự như hồi quy tuyến tính, nhưng nó được sử dụng khi biến phụ thuộc là nhị phân (1 hoặc 0). Mục đích là tìm ra dòng phù hợp nhất để tối đa hóa xác suất dự đoán đúng.

Hồi quy logistic tương tự như hồi quy tuyến tính, nhưng các dự đoán được thực hiện bởi hồi quy logistic không liên tục. Thay vào đó, chúng phân đôi, có nghĩa là chỉ có hai kết quả có thể xảy ra.

Ví dụ, một mô hình hồi quy logistic có thể được sử dụng để dự đoán xem có hay không email là một thư rác, dựa trên các từ nhất định xuất hiện trong email.

Hồi quy logistic là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó không phải là không có những hạn chế của nó. Một trong những hạn chế lớn nhất là nó chỉ có thể được sử dụng để dự đoán kết quả phân đôi. Nói cách khác, nó chỉ có thể dự đoán liệu một sự kiện có xảy ra hay không, chứ không phải khả năng nó xảy ra như thế nào.

Một hạn chế khác của hồi quy logistic là nó giả định rằng tất cả các biến là độc lập với nhau.

Điều này không phải lúc nào cũng đúng trong các tập dữ liệu trong thế giới thực. Bất chấp những hạn chế của nó, hồi quy logistic là một kỹ thuật thống kê được sử dụng rộng rãi và nó có thể rất hữu ích trong việc dự đoán các sự kiện.

3. Hỗ trợ Máy Vector

là một loại thuật toán học máy tuyến tính. Chúng được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm siêu phẳng tối đa hóa lợi nhuận giữa hai lớp.

Máy vectơ hỗ trợ (SVM) là một loại thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. SVM là lựa chọn phổ biến cho các tác vụ học máy do khả năng tạo ra kết quả chính xác với tương đối ít dữ liệu.

SVM hoạt động bằng cách ánh xạ dữ liệu vào một không gian chiều cao và sau đó tìm một siêu phẳng phân tách dữ liệu thành các lớp tốt nhất. Siêu phẳng này sau đó được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

SVM cũng có hiệu quả trong trường hợp dữ liệu không thể phân tách tuyến tính. Trong những trường hợp này, SVM có thể sử dụng một thủ thuật hạt nhân để biến đổi dữ liệu để dữ liệu trở nên có thể phân tách tuyến tính. Các nhân phổ biến được sử dụng với SVM bao gồm nhân Radial Basis Function (RBF) và nhân đa thức.

SVM có một số lợi thế so với các thuật toán học máy khác, bao gồm:

- Khả năng tạo ra kết quả chính xác với dữ liệu tương đối ít

- Khả năng làm việc với dữ liệu không thể phân tách tuyến tính

- Khả năng sử dụng hạt nhân để biến đổi dữ liệu để dữ liệu trở nên có thể phân tách tuyến tính

SVM cũng có một số nhược điểm, bao gồm:

- Sự cần thiết phải điều chỉnh cẩn thận các siêu tham số

- Khả năng trang bị quá mức nếu dữ liệu không đủ lớn

Cũng đọc: 

4. Bộ phân loại Naive Bayes

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Chúng dựa trên định lý Bayes và đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng phương pháp xác suất.

Như chúng ta đã thấy, trình phân loại Bayes ngây thơ là một công cụ rất đơn giản và mạnh mẽ để phân loại. Ý tưởng chính đằng sau trình phân loại là tìm một tập hợp các trọng số có thể được sử dụng để phân biệt giữa hai lớp.

Để làm được điều này, trước tiên chúng ta cần tìm một tập hợp các tính năng hữu ích để phân biệt giữa hai lớp.

Khi chúng tôi đã tìm thấy các tính năng này, chúng tôi có thể sử dụng chúng để đào tạo một bộ phân loại. Trình phân loại Bayes ngây thơ là một công cụ rất phổ biến để phân loại và nó thường được sử dụng trong các ứng dụng học máy.

Ưu điểm chính của trình phân loại Bayes ngây thơ là nó rất đơn giản để thực hiện và đào tạo cũng rất nhanh. Bộ phân loại cũng rất mạnh mẽ đối với tiếng ồn và các giá trị ngoại lai. Tuy nhiên, trình phân loại có một vài nhược điểm.

Đầu tiên, bộ phân loại đưa ra giả định mạnh mẽ về tính độc lập của các đối tượng địa lý. Giả định này thường không đúng trong thực tế và nó có thể dẫn đến hiệu suất kém. Thứ hai, trình phân loại Bayes ngây thơ không chia tỷ lệ tốt với các tập dữ liệu lớn.

Điều này là do bộ phân loại phải tính toán xác suất cho tất cả các tính năng trong tập dữ liệu, điều này có thể rất tốn thời gian. Cuối cùng, trình phân loại Bayes ngây thơ có thể bị sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện cho dữ liệu thử nghiệm.

5. Cây quyết định

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm cây quyết định giảm thiểu lỗi.

Cây phân loại được sử dụng để dự đoán nhãn lớp (ví dụ: loại động vật, loại ô tô).

Cây hồi quy được sử dụng để dự đoán một giá trị số (ví dụ: giá cả, nhiệt độ).

Cây phân loại và cây hồi quy được tạo ra bằng cách huấn luyện một thuật toán trên tập dữ liệu. Thuật toán tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các mẫu đó để tạo một cây.

Sau đó, cây được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Ví dụ: nếu bạn có cây phân loại dự đoán loại động vật dựa trên các đặc điểm của nó, bạn có thể sử dụng cây để dự đoán loại động vật cho một điểm dữ liệu mới (ví dụ: động vật chưa biết).

Để đưa ra dự đoán, thuật toán chỉ cần đi theo đường đi của cây từ gốc đến lá. Dự đoán cuối cùng được thực hiện bằng cách lấy đa số phiếu của các lá (đối với cây phân loại) hoặc lấy trung bình các giá trị của các lá (đối với cây hồi quy).

Cây quyết định là một công cụ để giải quyết vấn đề, nhưng chúng không hoàn hảo. Một nhược điểm của cây quyết định là chúng có thể trang bị quá nhiều dữ liệu đào tạo.

Điều này có nghĩa là cây có thể không tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới và có thể không chính xác. Để tránh trang bị quá nhiều, điều quan trọng là phải sử dụng một chiến lược xác nhận chéo tốt khi đào tạo cây quyết định của bạn.

6. Rừng ngẫu nhiên

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm ra khu rừng giảm thiểu lỗi.

Rừng ngẫu nhiên là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Thuật toán này hoạt động bằng cách tạo một tập hợp các cây quyết định, mỗi cây được huấn luyện trên một tập con ngẫu nhiên của dữ liệu.

Dự đoán cuối cùng sau đó được thực hiện bằng cách lấy trung bình các dự đoán của tất cả các cây quyết định riêng lẻ. Cách tiếp cận này có một số lợi thế so với các thuật toán học máy khác, bao gồm cải thiện độ chính xác và giảm tình trạng quá tải.

Rừng ngẫu nhiên là một công cụ mạnh mẽ cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Chúng có khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn với nhiều tính năng và chúng cũng có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của các thuật toán học máy khác.

Ngoài ra, các khu rừng ngẫu nhiên tương đối dễ sử dụng và dễ hiểu, điều này làm cho chúng trở thành một lựa chọn tốt cho nhiều ứng dụng.

7. Máy tăng cường độ dốc

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là để tìm ra máy giảm thiểu lỗi.

Máy tăng độ dốc là một loại thuật toán máy học có thể được sử dụng để tạo các mô hình dự đoán. Thuật toán hoạt động bằng cách xây dựng tuần tự các mô hình và sau đó kết hợp chúng để tạo ra một mô hình cuối cùng.

Ưu điểm của cách tiếp cận này là nó có thể giúp giảm trang bị quá mức vì mỗi mô hình riêng lẻ ít có khả năng trang bị quá mức dữ liệu.

Video liên quan về thuật toán học máy:

8. Mạng thần kinh

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm mạng nơ-ron giảm thiểu lỗi.

Mạng nơ-ron là một loại thuật toán học máy được sử dụng để lập mô hình các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Mạng nơ-ron tương tự như các thuật toán học máy khác, nhưng chúng bao gồm một số lượng lớn các nút xử lý được kết nối với nhau, hoặc các nơ-ron, có thể học cách nhận ra các mẫu dữ liệu đầu vào.

Mạng nơ-ron thường được sử dụng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và dịch máy.

Mạng nơ-ron là một công cụ mạnh mẽ để học máy, nhưng chúng cũng là những thuật toán phức tạp có thể khó hiểu và khó điều chỉnh. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giới thiệu một số khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron và cách chúng hoạt động.

9. Phân cụm theo nghĩa K

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm phương tiện k giảm thiểu sai số.

K-mean clustering là một kiểu học không giám sát, được sử dụng khi bạn có dữ liệu chưa được gắn nhãn (tức là dữ liệu không có danh mục hoặc nhóm được xác định). Mục tiêu của thuật toán này là tìm các cụm trong dữ liệu, với số lượng các cụm được đại diện bởi biến K.

Thuật toán hoạt động bằng cách gán mỗi điểm dữ liệu cho một cụm, sau đó lặp đi lặp lại việc tìm kiếm trọng tâm của mỗi cụm. Quá trình này được lặp lại cho đến khi các cụm không còn thay đổi.

10. Giảm kích thước

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là tìm thứ nguyên giảm thiểu để giảm thiểu lỗi.

Có nhiều cách để thực hiện giảm kích thước. Phương pháp phổ biến nhất là Phân tích thành phần chính (PCA).

PCA là một phép biến đổi tuyến tính biến dữ liệu thành một hệ tọa độ mới sao cho phương sai lớn nhất theo một số phép chiếu của dữ liệu nằm trên trục đầu tiên, phương sai lớn nhất thứ hai trên trục thứ hai, v.v.

Các phương pháp phổ biến khác để giảm kích thước bao gồm Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA), ánh xạ Sammon, Phân tích nhân tử ma trận không âm (NMF), Chia tỷ lệ đa chiều (MDS), Bản đồ phân biệt, Nhúng tuyến tính cục bộ (LLE) và Tự động mã hóa.

Giảm kích thước thường được sử dụng như một bước tiền xử lý cho các thuật toán học máy. Nó có thể giúp cải thiện hiệu suất của các thuật toán này bằng cách giảm nhiễu trong dữ liệu và làm cho các mẫu dễ phát hiện hơn.

Video liên quan về thuật toán học máy:

11. Học tập củng cố

là một loại thuật toán học máy được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy. Mục đích là để tìm ra cốt thép giảm thiểu sai số.

Học tăng cường là một loại học máy cho phép các tác nhân học hỏi từ môi trường của họ bằng cách thử và sai. Đại lý nhận được phần thưởng khi hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định, điều này khuyến khích họ học cách hoàn thành những nhiệm vụ đó một cách hiệu quả.

Học tập củng cố đã được áp dụng cho nhiều lĩnh vực vấn đề khác nhau, bao gồm robotics, chơi trò chơi và hệ thống điều khiển.

Liên kết nhanh:

Kết luận: Các thuật toán học máy 2024

Trong kết luận, học máy thuật toán là một nghiên cứu hấp dẫn và có nhiều ứng dụng thực tế. Mặc dù bài viết này mới chỉ sơ lược về bề mặt của các thuật toán phức tạp này, nhưng chúng tôi hy vọng bây giờ bạn đã có hiểu biết cơ bản về cách chúng hoạt động.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về học máy hoặc bất kỳ lĩnh vực nào khác của khoa học máy tính, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

Chúng tôi luôn sẵn lòng trợ giúp các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu tìm hiểu thêm về lĩnh vực thú vị này!

Babber Kashish
Tác giả này được xác minh trên BloggersIdeas.com

Kashish là sinh viên tốt nghiệp B.Com, hiện đang theo đuổi niềm đam mê tìm hiểu và viết về SEO và viết blog. Với mỗi lần cập nhật thuật toán mới của Google, cô ấy sẽ đi sâu vào chi tiết. Cô ấy luôn ham học hỏi và thích khám phá mọi thay đổi trong các bản cập nhật thuật toán của Google, tìm hiểu sâu hơn về cách chúng hoạt động. Sự nhiệt tình của cô đối với những chủ đề này có thể được thể hiện qua bài viết của cô, khiến cho những hiểu biết sâu sắc của cô vừa mang tính thông tin vừa hấp dẫn đối với bất kỳ ai quan tâm đến bối cảnh không ngừng phát triển của việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và nghệ thuật viết blog.

Tiết lộ chi nhánh: Hoàn toàn minh bạch - một số liên kết trên trang web của chúng tôi là liên kết liên kết, nếu bạn sử dụng chúng để mua hàng, chúng tôi sẽ kiếm được hoa hồng miễn phí cho bạn (không tính thêm phí gì!).

Để lại một bình luận