| |
| |
| Большинство известных ML-алгоритмов делятся на несколько категорий, но сегодня мы поговорим о самых востребованных – тех, которые используют контролируемое обучение (то есть, когда данные уже размечены «да» или «нет»). Именно они чаще всего решают конкретные бизнес-задачи и помогают принимать важные решения. |
| |
| 1. Линейная регрессия (Linear Regression) |
| |
| |
| Что это?
Самый простой способ моделирования зависимости между переменными.
Как работает?
Ищет линейное уравнение, которое максимально точно описывает связь между входными данными (например, площадью дома, количеством комнат) и результатом (например, стоимостью).
Где применяется?
Предсказание зарплат, цен на жильё, баллов и прочего. |
| |
| 2. Метод опорных векторов (SVM) |
| |
| |
| Что это?
Алгоритм для классификации данных.
Как работает?
Создаёт гиперплоскость, которая наилучшим образом разделяет данные на классы – как, например, разделение на «спам» и «не спам».
Где применяется?
В задачах, где важна скорость и точность, даже при небольшом объёме данных. |
| |
| 3. Дерево решений (Decision Tree) |
| |
| |
| Что это?
Интуитивный алгоритм, который задаёт цепочку вопросов (или условий) для принятия решения.
Как работает?
Каждая ветвь дерева – это новый вопрос, а каждый лист – итоговое решение.
Где применяется?
Для простых и наглядных задач классификации и регрессии. |
| |
| 4. Случайный лес (Random Forest) |
| |
| |
| Что это?
«Команда» из множества деревьев решений.
Как работает?
Создаёт несколько деревьев на разных подвыборках данных и комбинирует их результаты для повышения точности.
Где применяется?
Для повышения устойчивости модели и снижения риска переобучения. |
| |
| 5. Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes) |
| |
| |
| Что это?
Быстрый и лёгкий алгоритм, основанный на теореме Байеса.
Как работает?
Предполагает, что все признаки независимы друг от друга – упрощение, которое иногда работает просто супер!
Где применяется?
В фильтрах спама, анализе текстов и других задачах, где важна скорость работы. |
| |
| 6. Логистическая регрессия (Logistic Regression) |
| |
| |
| Что это?
Алгоритм для бинарной классификации, когда нужно ответить «да» или «нет».
Как работает?
Использует логистическую функцию (сигмоиду), чтобы преобразовать данные в вероятность принадлежности к тому или иному классу.
Где применяется?
В спам-фильтрах, кредитном скоринге, анализе оттока клиентов и многих других задачах. |
| |
| |
| Каждый из этих алгоритмов помогает решать реальные задачи – от предсказания цен до автоматической классификации сообщений. Они лежат в основе многих инновационных проектов, и освоив их, ты сможешь создавать собственные модели, которые работают в реальном мире! |
| |
| |
| Мы знаем, что теория – это только начало. Поэтому для тех, кто прочитал нашу email-рассылку до конца есть эксклюзивное предложение до воскресенья: |
| |
| |
| Эти курсы помогут тебе не просто понять, как работают алгоритмы, но и научат применять их на практике, чтобы ты мог уверенно строить модели и зарабатывать на этом.
|
| |
Вы получили данное письмо, так как регистрировались на вебинар «Нужна ли математика на собеседованиях?» на сайте proglib.academy. Чтобы отписаться, нажмите сюда |
| |
