С аналогиями от выпечки тортов до освоения космоса!
Приветствую вас, коллеги-энтузиасты ИИ! Как человек, который только начинает знакомиться с миром машинного обучения, я знаю, насколько ошеломляющим может быть погружение в бескрайний океан алгоритмов и моделей. Но не волнуйся, я тебя прикрою!
В этом сообщении блога мы собираемся использовать интересный и уникальный подход к пониманию некоторых из наиболее часто используемых алгоритмов в этой области. Вместо сухих, скучных объяснений мы будем использовать аналогии из реального мира для объяснения каждого алгоритма, от выпечки идеального торта с помощью линейной регрессии до спасения котят с помощью волшебных векторов в машинах опорных векторов.
Так что расслабьтесь, расслабьтесь и приготовьтесь повеселиться, пока мы погружаемся в мир алгоритмов машинного обучения. И кто знает, возможно, к концу этого поста у вас появится новое понимание этих сложных концепций. Давайте начнем!
Вот что мы будем исследовать в этой статье:
- Линейная регрессия: сладкая наука выпечки идеального торта🎂
- Логистическая регрессия: лучший друг детектива🕵️
- Дерево решений: приключенческая история с неожиданным поворотом🗡️
- Случайные леса: Королевский совет советников👑
- K ближайших соседей: классификатор дружественных соседей🦸
- Наивный байесовский подход: поиск идеальной начинки для пиццы🍕
- Машины опорных векторов: спасение котят с помощью волшебных векторов🐈
- K означает кластеризацию: Sushi Time🍣
- AdaBoost: стартуйте с усовершенствованными деревьями принятия решений👨🚀
- XGBoost:выведите усиление на новый уровень с помощью XGBoost🚀
Линейная регрессия: сладкая наука выпечки идеального торта🎂
Представьте, что вы кондитер и только что открыли новую пекарню. Вам поручили создать идеальный торт, к которому клиенты будут возвращаться снова и снова. Но как достичь этой цели?
Введите линейную регрессию, сладкую науку выпечки идеального пирога. Линейная регрессия — это алгоритм машинного обучения, который поможет вам найти лучший рецепт вашего торта.
Вот как это работает: допустим, вы уже испекли много тортов и собрали данные об используемых вами ингредиентах, температуре духовки и времени, когда вы испекли торт. Вы используете эти данные для обучения модели линейной регрессии, которая затем поможет вам определить оптимальное сочетание ингредиентов и времени выпечки для создания идеального торта.
Входными данными для линейной регрессии являются переменные, влияющие на результат, такие как количество сахара, муки, яиц и т. д. Выход представляет собой непрерывное значение, такое как общий вкус торта по шкале от 1 до 10.
Модель линейной регрессии использует уравнение для предсказания результата y на основе входных данных x. Уравнение выглядит следующим образом:
y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + … + wn * xn
где w0, w1, w2, …, wn — веса, которые должен определить алгоритм. Цель процесса обучения — найти наилучшие значения этих весов, чтобы модель могла делать наиболее точные прогнозы.
Чтобы найти лучшие веса, алгоритм использует технику, называемую градиентным спуском. Градиентный спуск похож на то, как пекарь регулирует температуру духовки. Алгоритм начинает с некоторых начальных весов, затем итеративно изменяет веса до тех пор, пока разница между прогнозируемым и фактическим результатом не будет минимизирована. Это похоже на то, как пекарь проверяет пирог каждые несколько минут и вносит небольшие коррективы в температуру, чтобы пирог пропекался равномерно.
С каждой итерацией алгоритм все лучше и лучше предсказывает результат. А с идеальной комбинацией весов у вас будет идеальный рецепт идеального торта!
Так что в следующий раз, когда вы будете на кухне, вспомните о силе линейной регрессии. С помощью этой сладкой науки вы сможете каждый раз создавать идеальный торт!
Логистическая регрессия: лучший друг детектива🕵️
Представьте, что вы детектив, который идет по горячим следам подозреваемого. У вас есть куча улик, и вы пытаетесь выяснить, виновен подозреваемый или нет. Здесь вам на помощь приходит логистическая регрессия, помогающая вынести окончательный вердикт.
Вы когда-нибудь слышали о линейной регрессии? Это как прямая линия, которая пытается свести воедино все подсказки, но она не очень точна, когда дело доходит до сложных случаев. С другой стороны, логистическая регрессия похожа на детектива, который умеет анализировать улики и принимать более обоснованные решения.
Разложим математически. Логистическая регрессия использует следующее уравнение:
g(z) = 1 / (1 + e^-z)
Где z — взвешенная сумма всех признаков (подсказок). Это уравнение выводит вероятность от 0 до 1, что указывает на вероятность того, что подозреваемый виновен.
В процессе обучения логистическая регрессия использует алгоритм, называемый оценкой максимального правдоподобия, для определения веса каждой функции или, другими словами, какие подсказки являются наиболее важными для вынесения окончательного вердикта.
Преимущества логистической регрессии заключаются в том, что ее легко реализовать и понять, и она хорошо работает для задач бинарной классификации (виновен или невиновен). Однако его недостатком является то, что он не подходит для нелинейных задач или множественных классификаций (например, похититель драгоценностей или похититель произведений искусства и т. д.).
Итак, у вас есть это, в следующий раз, когда вы возьметесь за дело, не забудьте взять с собой своего верного помощника по логистической регрессии!
Дерево решений: приключенческая история с неожиданным поворотом🗡️
Представьте, что вы находитесь в поисках величайшего сокровища на земле. Вы натыкаетесь на развилку дороги и должны выбрать один из двух путей. Выберете ли вы путь налево, где, по слухам, сокровище охраняют свирепые драконы? Или вы пойдете по пути направо, где, как говорят, сокровище спрятано в лабиринте головоломок?
Это похоже на то, как работают деревья решений! Дерево решений — это модель, которая помогает делать прогнозы, разбивая проблему на более мелкие и простые решения. Каждое решение, представленное узлом в дереве, разбивает данные на две или более ветвей, пока не будет достигнут окончательный прогноз, представленный конечным узлом.
В нашей аналогии с поиском сокровищ каждое решение (левый или правый путь) представляет собой особенность ваших данных. Дерево продолжает разбивать данные на основе наиболее важных признаков, пока не будет достигнуто предсказание (найдено или не найдено сокровище).
Но как мы определяем самую важную функцию для разделения? Введите индекс Джини! Индекс Джини измеряет загрязненность данных, где более низкий индекс Джини указывает на более чистое разделение. Математически индекс Джини представляется следующим образом:
Gini(S) = 1 - (p1² + p2² + … + pn²)
где p1, p2, …, pn — доли классов в разбиении S.
Процесс обучения деревьев решений включает в себя определение признака с наименьшим индексом Джини, разделение данных по этому признаку и повторение процесса до тех пор, пока все данные не станут чистыми (т. е. все данные в листовом узле принадлежат одному и тому же классу). Этот процесс называется рекурсивным бинарным разделением.
Преимущества использования деревьев решений включают их простоту и легкость интерпретации. Они также очень эффективны для работы с нелинейными отношениями в данных. Однако деревья решений могут легко соответствовать данным и создавать сложные деревья, которые трудно интерпретировать.
Итак, в следующий раз, когда вы окажетесь в поиске сокровищ, подумайте об использовании дерева решений и индекса Джини для принятия решений! И помните, всегда берите с собой меч, на случай, если будут замешаны драконы.
Случайные леса:Королевский совет советников👑
Представьте себе королевство с мудрым королем, который всегда хочет принимать лучшие решения для своего народа. У короля есть совет советников, которые имеют опыт в различных областях, таких как сельское хозяйство, экономика, оборона и т. д. Всякий раз, когда король хочет принять решение, он спрашивает мнение каждого советника, а затем принимает решение, основываясь на большинстве их мнений. мнения.
Но что происходит, когда перед королем стоит решение, требующее знаний более чем в одной области, например, строительство новой плотины, которая повлияет как на сельское хозяйство, так и на экономику? Вот тут-то и появляется модель Random Forest!
Подобно королевскому совету советников, случайный лес представляет собой набор деревьев решений, каждое из которых обладает собственным опытом в определенной области данных. Вместо того, чтобы просто спросить одного советника, король спрашивает нескольких советников и принимает решение на основе большинства голосов их мнений.
Процесс обучения случайного леса работает путем создания множества деревьев решений и обучения каждого из них на случайной выборке данных. Это делается для того, чтобы уменьшить вероятность переобучения и сделать модель более надежной. После обучения, когда король хочет принять решение, он спрашивает мнение всех деревьев решений, и в качестве окончательного ответа используется большинство голосов.
Преимущества использования случайного леса заключаются в том, что он менее подвержен переоснащению, повышает точность и является более надежным по сравнению с одним деревом решений. Недостатком является то, что это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и может не работать, когда данные сильно несбалансированы.
Математически случайный лес можно представить как:
f (x) = среднее значение всех прогнозов деревьев решений.
где x — входные данные, а f(x) — окончательный прогноз.
Итак, в следующий раз, когда вы захотите принять важное решение, просто помните, что случайный лес похож на совет мудрых советников, каждый со своим опытом, работающих вместе, чтобы дать вам лучший ответ!
K ближайших соседей: классификатор дружественных соседей🦸
Представьте, что вы на вечеринке и только что познакомились с кучей новых людей. Вы пытаетесь решить, с кем поговорить и провести время. Внезапно вы понимаете, что можете просто спросить мнение самых близких друзей о том, с кем вам стоит поговорить.
Именно так работает KNN! В мире машинного обучения KNN используется для классификации новых точек данных на основе ближайших точек данных в обучающем наборе.
Но, подождите, как мы определяем, кто ваши «самые близкие друзья»? Вот где появляется «К» в KNN! «K» представляет количество ближайших соседей, которые вы хотите учитывать при классификации новой точки данных.
Допустим, у нас есть вечеринка с 10 людьми, а «К» установлено на 3. Это означает, что когда вы встречаете нового человека, вы будете смотреть на 3 ближайших к нему людей (на основе некоторой метрики сходства, например, любит кошек, любит играть на фортепиано и т. д.) и посмотреть, к какой группе они принадлежат (например, интроверты, любители музыки и т. д.). Затем вы классифицируете нового человека на основе большинства его 3 ближайших друзей.
Процесс обучения для KNN тоже прост! Все, что вам нужно сделать, это посетить вечеринку (т. е. собрать данные об обучении) и запомнить характеристики каждого человека, которого вы встречаете (т. е. их особенности, такие как интересы, цели, хобби и т. д.). Вот и все!
К преимуществам KNN можно отнести простоту и легкость реализации. Кроме того, это отличный алгоритм для задач классификации с небольшим количеством измерений. Однако, когда обучающая выборка очень велика, это может стать дорогостоящим с вычислительной точки зрения, поскольку для хранения всех данных требуется много памяти. А если значение «K» слишком велико, алгоритм может стать слишком гибким и слишком обобщать, что приведет к снижению производительности на невидимых данных.
Итак, если вы когда-нибудь застряли на вечеринке, пытаясь завести новых друзей, просто вспомните KNN! С небольшой помощью ваших самых близких друзей вы сможете с легкостью ориентироваться в любой социальной ситуации!
Наивный байесовский подход: поиск идеальной начинки для пиццы🍕
Вы когда-нибудь ходили в пиццерию, и вас просили выбрать любимую начинку? И замечали ли вы когда-нибудь, что одни начинки вместе вам нравятся чаще, чем другие? Вот где на помощь приходит Наивный Байес!
Представьте, что вы повар-пиццерист и хотите приготовить идеальную пиццу для своих клиентов на основе их любимых начинок. Проблема в том, что у вас так много клиентов и так много комбинаций топпингов, которые нужно отслеживать! Вот где на помощь приходит Наивный Байес.
Наивный байесовский алгоритм — это простой, но мощный алгоритм машинного обучения, который использует вероятность и теорему Байеса для прогнозирования того, какие начинки, скорее всего, выберет покупатель. Он делает это, делая предположение, что начинки не зависят друг от друга, отсюда и название «Наивный». Это может показаться немного глупым, но на самом деле это довольно хорошее предположение для нашего сценария с начинкой для пиццы!
Вот математическая часть:
P(начинка | клиент) = P(клиент | начинка) * P(начинка) / P(клиент)
Давайте разберем это.
P(topping | customer) — это вероятность того, что потребитель выберет определенный топпинг, учитывая его предыдущий выбор топпинга.
P(клиент | начинка) — это вероятность того, что покупатель выбрал определенную начинку при условии, что начинка была выбрана.
P (топпинг) — это априорная вероятность того, что потребитель выберет определенный топпинг, без учета какой-либо информации о предыдущих вариантах выбора покупателем.
P(клиент) — это априорная вероятность того, что покупатель закажет пиццу, без учета какой-либо информации о выборе начинки.
Теперь давайте воспользуемся этим уравнением, чтобы спрогнозировать, какие начинки, скорее всего, выберут наши клиенты. Алгоритм делает это, вычисляя вероятности для каждой вершины, а затем выбирая вершину с наибольшей вероятностью. Вуаля!
Преимущества использования Наивного Байеса для этой задачи заключаются в том, что он быстрый, простой в реализации и может обрабатывать большое количество функций (начинок). Ошибка, однако, заключается в том, что он предполагает, что функции независимы, что не всегда может быть так. Например, возможно, клиенты, выбирающие пепперони, чаще выбирают грибы. Ой! Но в целом наивный байесовский метод — отличный выбор для решения этой проблемы, и он может сделать несколько довольно восхитительных прогнозов о том, какие начинки понравятся вашим клиентам!
Машины опорных векторов: спасение котят с помощью волшебных векторов🐈
Представьте, что мы живем в волшебном мире, наполненном милыми пушистыми котятами. На королевство напала орда злобных монстров, и наша задача - спасти как можно больше котят. как нам это сделать? Что ж, у нас есть секретное оружие — машины опорных векторов!
Вы когда-нибудь слышали о силовом поле? Что ж, думайте о SVM как о сверхмощном силовом поле, спасающем котят. Он создает границу, которая отделяет котят от злых монстров и защищает их от вреда.
Допустим, у нас есть куча котят с одной стороны и злые монстры с другой. Как создать силовое поле? SVM использует то, что называется векторами, для создания границы. Эти векторы, как волшебные палочки, определяют расположение силового поля. SVM находит наилучший вектор, который создает границу с наибольшим запасом — это означает, что существует наибольшее расстояние между границей и ближайшим котенком или монстром.
Уравнение для границы, созданной SVM, выглядит следующим образом:
w * x + b = 0
Где w — вектор, создающий границу, x — входные данные (котенок или монстр), а b — смещение. Процесс обучения включает в себя поиск лучших w и b для создания границы с наибольшим запасом.
Преимущества использования SVM заключаются в том, что он может обрабатывать нелинейно разделяемые данные и менее подвержен переоснащению. Однако одним из недостатков является то, что для больших наборов данных это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.
Итак, вот он, волшебный мир машин опорных векторов, спасающих положение и защищающих милых пушистых котят от злых монстров. Немного магии, множество векторов и сила математики — и котята в целости и сохранности.
K означает кластеризацию: Sushi Time🍣
Представьте, что вы и ваши друзья любители суши и постоянно посещаете новые рестораны, чтобы найти лучшие суши в городе. Однажды вы решаете разделить суши-рестораны, которые вы пробовали, на разные группы в зависимости от типа суши, которые они подают.
Вы когда-нибудь слышали фразу «одного поля ягоды слетаются в стаю»? Это именно то, что мы делаем здесь! Мы сгруппировали похожие суши-рестораны вместе, чтобы мы могли легко сравнить их и найти лучший.
Это классический пример обучения без учителя, когда мы пытаемся найти закономерности или отношения в данных без каких-либо предварительных знаний или помеченных данных. С другой стороны, контролируемое обучение включает в себя маркировку данных и их использование для прогнозирования.
Итак, как алгоритм K-средних работает при поиске кластеров? Допустим, у нас есть группа суши-ресторанов, и мы хотим сгруппировать их в три кластера.
Во-первых, мы случайным образом инициализируем три центроида (представляющих среднее значение каждого кластера).
Затем мы назначаем каждый суши-ресторан ближайшему центроиду.
Затем мы вычисляем среднее значение ресторанов в каждом кластере и перемещаем центр тяжести в среднее положение.
Повторяйте шаги 2 и 3, пока центроиды не перестанут двигаться.
Вуаля! Теперь у нас есть три кластера подобных суши-ресторанов.
Преимущества использования K Means Clustering включают его простоту и скорость, что делает его популярным выбором для кластеризации больших наборов данных. Однако недостатком является то, что количество кластеров должно быть указано заранее, поэтому это не всегда может привести к наиболее точной группировке данных.
Важно отметить, что кластеризация K-средних отличается от K ближайших соседей (KNN). В то время как KNN — это алгоритм классификации, K Means Clustering — это алгоритм кластеризации. KNN делает прогнозы на основе ближайших точек данных к новой точке данных, в то время как кластеризация K-средних группирует похожие точки данных вместе.
И так, чего же ты ждешь? Давайте найдем лучшие суши в городе с K Means Clustering! И помните, васаби не обязателен, но всегда необходимо хорошее чувство юмора!
AdaBoost: стартуйте с усовершенствованными деревьями принятия решений👨🚀
Представьте, что мы находимся на миссии по исследованию новой планеты. У нас есть команда экспертов, каждый со своей специализацией, и нам нужно принимать решения о том, как ориентироваться в этой неизвестной местности. Некоторые эксперты хорошо распознают камни, другие — источники воды, третьи — растительность.
Теперь, путешествуя по этой планете, мы должны быстро принимать решения о том, в каком направлении двигаться, и мы не всегда можем доверять только одному эксперту. Некоторые эксперты могут быть хороши в идентификации камней, но они могут быть не так хороши в обнаружении воды. И мы определенно не можем позволить себе тратить время на бесцельные блуждания.
Именно здесь на помощь приходит AdaBoost — он помогает нам объединить сильные стороны всех наших экспертов для принятия лучших решений!
Таким образом, вместо того, чтобы полагаться только на одного эксперта, AdaBoost использует несколько «экспертов» в виде деревьев решений, также известных как «пни». Каждый пень делает прогноз, и прогнозы объединяются, чтобы сформировать окончательный прогноз. Изюминка заключается в том, что с каждой итерацией AdaBoost придает больший вес тупикам, которые были неверны в предыдущей итерации, так что следующий культь может сосредоточиться на исправлении ошибок, допущенных его предшественниками.
αt — это «количество слов», данное пню t, а ht(x) — предсказание, сделанное пнем t. Веса нормированы, так что в сумме они дают 1.
Чтобы определить лучшие культи для использования, AdaBoost использует взвешенный индекс Джини для оценки качества прогнозов, сделанных каждым культем. Пни с наивысшим качеством получают наибольший вес в окончательном прогнозе.
Тренировка с AdaBoost похожа на карусель пней, каждая из которых исправляет ошибки последней, пока мы не придем к наилучшей комбинации пней для нашей миссии!
AdaBoost — это мощный алгоритм со многими преимуществами, такими как возможность обработки зашумленных данных и меньшая склонность к переоснащению, чем отдельные деревья решений. Однако он может быть чувствителен к выбросам, и это не лучший выбор для больших наборов данных.
В целом, AdaBoost — это отличный способ объединить сильные стороны нескольких деревьев решений, чтобы делать более точные прогнозы, точно так же, как наша команда экспертов объединилась, чтобы успешно путешествовать по неизвестной планете!
Итак, в следующий раз, когда вы столкнетесь со сложной проблемой, требующей быстрого решения, просто помните: сила AdaBoost заключается в объединении сильных сторон нескольких экспертов для поиска наилучшего решения!
XGBoost:выведите усиление на новый уровень с помощью XGBoost🚀
Итак, вы узнали об AdaBoost и о том, как он объединяет несколько деревьев решений, чтобы делать более точные прогнозы. Но что, если мы хотим перейти на следующий уровень? Вот тут-то и появляется XGBoost!
XGBoost расшифровывается как Extreme Gradient Boosting. Он использует более продвинутую технику объединения прогнозов своих деревьев решений, известную как повышение градиента. Это позволяет фиксировать сложные взаимосвязи в данных, которые могут быть пропущены простым средневзвешенным значением деревьев решений.
XGBoost использует деревья решений в качестве базовых обучающих программ, как и AdaBoost. Однако он использует более продвинутые методы, такие как регуляризация и параллельная обработка, чтобы сделать процесс повышения быстрее и эффективнее.
Одной из ключевых особенностей XGBoost является его способность обрабатывать отсутствующие данные. Когда наша команда экспертов сталкивается с областью планеты, которую они не могут четко видеть, они все же могут принимать обоснованные решения, используя имеющуюся у них информацию. Точно так же XGBoost может обрабатывать отсутствующие данные, изучая взаимосвязь между отсутствующими значениями и известными значениями.
Процесс обучения для XGBoost включает в себя итеративное добавление деревьев решений в модель, при этом каждое дерево исправляет ошибки, допущенные предыдущими деревьями. Разница в том, что XGBoost использует градиентный спуск для определения оптимальных весов для каждого дерева решений, а не использует взвешенный индекс Джини, такой как AdaBoost.
Итак, представьте, что вы летите на космическом корабле по космосу и встречаете поле астероидов. С XGBoost ваш космический корабль может за доли секунды принимать решения о том, в каком направлении повернуть, благодаря усовершенствованной комбинации деревьев решений и повышения градиента.
В целом, XGBoost — это мощная и эффективная реализация повышения градиента, которая хорошо подходит для крупномасштабных задач и высокой производительности. Итак, в следующий раз, когда вы захотите вывести повышение на новый уровень, подумайте о XGBoost!
Однако, как и у любого мощного инструмента, у XGBoost есть и свои недостатки. Например, он может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и требует тщательной настройки множества гиперпараметров.
Точно так же, как наш космический корабль помог нам более эффективно и продуктивно исследовать новую планету, XGBoost может помочь вам решать сложные проблемы и делать более точные прогнозы. Удачного повышения!
Ну, ребята, это обертка! Надеюсь, вам было так же весело читать этот пост, как мне его писать. Я надеюсь, что к настоящему времени вы лучше понимаете алгоритмы и модели, которые мы рассмотрели, и обладаете интуицией.
Помните, что эти аналогии — всего лишь отправная точка, которая поможет вам понять концепции, лежащие в основе этих алгоритмов. Если вам интересно узнать больше о любом из этих алгоритмов, я настоятельно рекомендую вам найти дополнительные ресурсы, чтобы глубже погрузиться в математику и детали реализации.
И кто знает, может быть, однажды вы создадите идеальный торт с помощью линейной регрессии или найдете идеальную начинку для пиццы с помощью Наивного Байеса. Возможности безграничны в мире машинного обучения.
Если вам это понравилось, не стесняйтесь связаться со мной в LinkedIn
Спасибо, что присоединились ко мне в этом увлекательном и уникальном путешествии. До следующего раза, удачного обучения!
Ссылки на другие глупые руководства:
