機械学習アルゴリズム 明示的なプログラミングを必要とせずに、コンピューターがパターンを理解し、データに基づいて予測または判断できるようにする計算モデルです。これらのアルゴリズムは現代の人工知能の基礎を形成しており、画像および音声認識、自然言語処理、推奨システム、不正行為検出、自動運転車などを含む幅広いアプリケーションで使用されています。
これ 機械学習アルゴリズム この記事では、次のような機械学習の重要なアルゴリズムをすべて取り上げます。 ベクター マシン、意思決定、ロジスティクス回帰、単純ベイズ分類器、ランダム フォレスト、K 平均クラスタリング、強化学習、ベクトル、階層的クラスタリング、xgboost、adaboost、ロジスティクスなどをサポートします。
機械学習アルゴリズムの種類
機械学習アルゴリズムには 3 種類あります。
- 教師あり学習
- 回帰
- 分類
- 教師なし学習
- クラスタリング
- 次元削減
- 強化学習
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1. 教師あり学習アルゴリズム
教師あり学習 機械学習アルゴリズムの一種で、ラベル付きデータセットを使用してモデルまたはアルゴリズムをトレーニングします。このアルゴリズムの目標は、入力データから出力ラベルへのマッピングを学習し、新しい未知のデータに対して予測や分類を行えるようにすることです。
| 教師あり機械学習アルゴリズム |
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教師あり機械学習アルゴリズムの一部は、少し変更するだけで分類と回帰の両方に使用できます。
分類および回帰アルゴリズムのメトリクス:
相互検証手法:
最適化手法:
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2. 教師なし学習アルゴリズム
教師なし学習 機械学習アルゴリズムの一種で、ラベルのないデータセットを使用してデータセット内のパターン、構造、または関係を見つけるためにアルゴリズムが使用されます。事前定義されたカテゴリやラベルを使用せずに、データの固有の構造を調査します。
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| 教師なし機械学習アルゴリズム |
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3. 強化学習
強化学習 機械学習アルゴリズムの一種で、エージェントが周囲と対話することで連続的な意思決定を行う方法を学習します。エージェントは、その行動に基づいて、インセンティブまたは罰の形でフィードバックを受け取ります。エージェントの目的は、試行錯誤を通じて時間の経過とともに累積報酬を最大化する最適な戦術を発見することです。強化学習は、エージェントが環境をナビゲートする方法、ゲームをプレイする方法、ロボットを管理する方法、または不確実な状況で判断する方法を学習する必要があるシナリオで頻繁に使用されます。
| 強化学習 |
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人気のある機械学習アルゴリズムのリスト
以下は、最も人気のある機械学習アルゴリズムのトップ 10 のリストです。
1. 線形回帰
線形回帰は、入力フィーチャと連続ターゲット変数の間の線形関係をマッピングするために使用される単純なアルゴリズムです。これは、データに線を当てはめ、その線を使用して新しい値を予測することで機能します。
2. ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、インスタンスが特定のクラスに属する可能性を推定するための分類タスクに使用される線形回帰の拡張です。
3. SVM (サポートベクターマシン)
SVM は、分類タスクと回帰タスクを実行できる教師あり学習アルゴリズムです。特徴空間内のクラスを最もよく分離する超平面を見つけます。
4. KNN (K最近傍)
KNN は、分類と回帰に使用できるノンパラメトリック手法です。新しいデータ ポイントに最も類似した k 個のデータ ポイントを特定し、それらのデータ ポイントのラベルを使用して新しいデータ ポイントのラベルを予測することで機能します。
5. デシジョンツリー
デシジョン ツリーは、分類と回帰に使用できる教師あり学習手法の一種です。各グループを高い精度で分類または予測できるようになるまで、データをますます小さなグループに分割することで動作します。
6. ランダムフォレスト
ランダム フォレストは、一連の決定ツリーを使用して、個々のツリーからの予測を集約することによって予測を行うアンサンブル学習方法の一種です。単一デシジョン ツリーの精度と復元力が向上します。分類タスクと回帰タスクの両方に使用できます。
7. ナイーブ・ベイズ
Naive Bayes は、分類タスクに使用されるベイズの定理に基づく確率的分類器です。これは、データ ポイントの特徴が互いに独立していると想定して機能します。
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8. PCA（主成分分析）
PCA は、可能な限り多くの分散を保持しながら、データを低次元空間に変換するために使用される次元削減手法です。これは、データ内で最も多くの変動が含まれる方向を見つけて、その方向にデータを投影することによって機能します。
9. アプリオリアルゴリズム
Apriori アルゴリズムは、トランザクション データベースまたはデータセットにおける相関ルール マイニングのための従来のデータ マイニング手法です。これは、トランザクションで定期的に同時に発生する事柄間のリンクとパターンを明らかにするように設計されています。 Apriori は、特定の最小サポート レベルのトランザクションで一緒に表示されるアイテムのグループである頻繁なアイテムセットを検出します。
10. K-平均法クラスタリング
K-Means クラスタリングは、データ ポイントをグループ化するために使用できる教師なし学習アプローチです。これは、各クラスターのデータ ポイントが他のクラスターのデータ ポイントと可能な限り区別されながら、可能な限り互いに類似するように、データ内で k 個のクラスターを見つけることによって機能します。
ジャワとスイング
を学習することで、機械学習を推進する基本的な概念を発見します。 トップ 10 のアルゴリズム 、線形回帰、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワークなど。
機械学習アルゴリズム – よくある質問
1. 機械学習のアルゴリズムとは何ですか?
機械学習アルゴリズム これは、明示的なプログラミングを必要とせずに、コンピューターがデータから学習したり、パターンを発見したり、予測を行ったり、タスクを完了したりできるようにする、統計的概念に基づいた技術です。これらのアルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 種類に大別されます。
2. 機械学習の種類とは何ですか?
機械学習には主に 3 つの種類があります。
- 教師ありアルゴリズム
- 教師なしアルゴリズム
- 強化アルゴリズム
3. 予測に最適な ML アルゴリズムはどれですか?
予測のための理想的な機械学習方法は、 基準の数 問題の性質、データの種類、固有の要件など。予測ワークロードでは、サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、および勾配ブースティングのアプローチが一般的です。一方、アルゴリズムの選択は、当面の特定の問題とデータセットのテストと評価に基づいて行う必要があります。
4. 人気のある 10 のマシン学習アルゴリズムとは何ですか?
以下は、一般的に使用される機械学習 (ML) アルゴリズムのトップ 10 のリストです。
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- SVM (サポートベクターマシン)
- KNN (K 最近傍)
- デシジョンツリー
- ランダムフォレスト
- ナイーブ・ベイズ
- PCA (主成分分析)
- アプリオリアルゴリズム
- K 平均法クラスタリング