这5大机器学习算法了解吗?构建机器学习模型需要注意什么?

今天，小编将在这篇文章中为大家带来机器学习的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对机器学习具备清晰的认识，主要内容如下。

一、5大机器学习算法

(一)随机森林算法

控制数据树生成的方式有多种，根据前人的经验，大多数时候更倾向选择分裂属性和剪枝，但这并不能解决所有问题，偶尔会遇到噪声或分裂属性过多的问题。基于这种情况，总结每次的结果可以得到袋外数据的估计误差，将它和测试样本的估计误差相结合可以评估组合树学习器的拟合及预测精度。此方法的优点有很多，可以产生高精度的分类器，并能够处理大量的变数，也可以平衡分类资料集之间的误差。

(二)人工神经网络算法

人工神经网络与神经元组成的异常复杂的网络此大体相似，是个体单元互相连接而成，每个单元有数值量的输入和输出，形式可以为实数或线性组合函数。它先要以一种学习准则去学习，然后才能进行工作。当网络判断错误时，通过学习使其减少犯同样错误的可能性。此方法有很强的泛化能力和非线性映射能力，可以对信息量少的系统进行模型处理。从功能模拟角度看具有并行性，且传递信息速度极快。

(三)Boosting与Bagging算法

Boosting是种通用的增强基础算法性能的回归分析算法。不需构造一个高精度的回归分析，只需一个粗糙的基础算法即可，再反复调整基础算法就可以得到较好的组合回归模型。它可以将弱学习算法提高为强学习算法，可以应用到其它基础回归算法，如线性回归、神经网络等，来提高精度。Bagging和前一种算法大体相似但又略有差别，主要想法是给出已知的弱学习算法和训练集，它需要经过多轮的计算，才可以得到预测函数列，最后采用投票方式对示例进行判别。

(四)关联规则算法

关联规则是用规则去描述两个变量或多个变量之间的关系，是客观反映数据本身性质的方法。它是机器学习的一大类任务，可分为两个阶段，先从资料集中找到高频项目组，再去研究它们的关联规则。其得到的分析结果即是对变量间规律的总结。

(五)EM(期望最大化)算法

在进行机器学习的过程中需要用到极大似然估计等参数估计方法，在有潜在变量的情况下，通常选择EM算法，不是直接对函数对象进行极大估计，而是添加一些数据进行简化计算，再进行极大化模拟。它是对本身受限制或比较难直接处理的数据的极大似然估计算法。

二、构建机器学习模型需要注意什么

1. 未使用正确标记的数据集

任何机器学习项目的第一阶段都是发展对业务需求的理解，在构建机器学习模型时，您需要一项明确定义的策略。训练模型时，获得正确的标记数据是开发者面临的另一项挑战，这不仅可以帮助您获得最佳结果，还可以使机器学习模型在最终用户当中显得更可靠。

2. 使用未验证的非结构化数据

使用未验证的非结构化数据，可能会导致机器学习模型在运行中出现问题，因为未验证的数据可能存在错误，比如重复、数据冲突、缺少分类等。使用未验证的非结构化数据是机器学习工程师在AI开发中最常见的错误之一。因此，在将数据用于机器学习训练之前，需要仔细检查原始数据集，并消除不需要或不相关的数据，帮助AI模型以更高的准确性发挥功效。

3. 使用不足的训练数据集

如果数据不足，会降低AI模型成功的概率。因此，在开始构建机器学习模型前，我们需要根据AI模型或行业的类型，准备充足的训练数据，如果是深度学习，还需要更多的定性数据集和定量数据集，以确保模型可以高精度运行。

4. 使用已经在使用的数据来测试模型

机器学习模型是通过对训练数据进行学习和概括而构建的，然后将获取的知识应用于从未见过的新数据中进行预测并实现其目的。因此，我们应避免重复使用已经用于测试模型的数据，在测试AI模型的功能时，使用之前没有用于机器学习训练的新数据集进行测试非常重要。

5. 单独依靠AI模型学习

在训练机器学习模型时，如果一直重复，我们将不会了解到真实世界数据和培训数据以及测试数据和培训数据之间是否存在任何差异，以及组织将采取何种方法来验证和评估模型的性能，这一点很重要。所以，开发者需要确保AI模型以正确的策略进行学习。为确保这一点，您必须定期检查AI训练过程及其结果，以获得最佳结果。

6. 确保您的AI模型无偏见

在训练机器学习模型时使用的数据，可能会让模型因年龄、性别、取向和收入水平等各种因素而有偏见，这些因素会以某种方式影响结果。因此，您需要通过使用统计分析找出每个个人因素在如何影响所处理的数据和AI训练数据，尽量减少这种现象。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关机器学习的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!