最受欢迎的机器学习模型的直观解释。
在上一篇文章中,我解释了什么是回归并展示了如何在应用中使用它。 本周,我将介绍实践中使用的大多数常见机器学习模型,以便我可以花更多的时间来构建和改进模型,而不用解释其背后的理论。 让我们深入研究它。
Fundamental Segmentation of Machine Learning Models
所有机器学习模型都分为有监督的或无监督的。 如果模型是监督模型,则将其分类为回归模型或分类模型。 我们将研究这些术语的含义以及下面每个类别中的相应模型。
监督学习监督学习涉及基于示例输入输出对[1]的学习将输入映射到输出的功能。
例如,如果我有一个包含两个变量的数据集,即年龄(输入)和身高(输出),我可以实现一个监督学习模型,以根据一个人的年龄预测其身高。
Example of Supervised Learning
重申一下,在监督学习中,有两个子类别:回归和分类。
回归在回归模型中,输出是连续的。 以下是一些最常见的回归模型类型。
线性回归