专栏首页CDA数据分析师技能 | 数据科学家应该掌握的12种机器学习算法

技能 | 数据科学家应该掌握的12种机器学习算法

算法已经成为我们日常生活的一个重要组成部分,它们几乎出现在商业的任何领域。调查公司 Gartner 称这种现象为「算法化商业」,算法化商业正在改变我们经营和管理公司(应有的)的方式。现在,你可以在「算法市场」上买到这些适用于各个商业领域的多种算法。算法市场为开发者提供了包括声音和视觉处理、机器学习以及计算机视觉等领域在内的超过800种算法,这些成熟的算法帮助开发者节省宝贵的时间与金钱。

然而,算法市场上可用的算法可能并不符合你的特定需求。毕竟,你需要不同的算法来应付不同的情况,而相同的算法在不同环境也会产生不同的结果。事实上,可用的算法类型和它的执行方式是由很多不同的变量决定的。这些变量包括数据的规模和类别、应用算法的行业、用来执行的功能等多种情况。

因此,有时购买一个现成的算法并稍作修改可能不是最佳选择。数据科学家还是应该学习最重要的算法;学习如何开发这些算法,又如何根据意图选取最合适的算法?「Think Big Data」发布的信息图展示了 12 种实现不同应用目的的最重要的算法,想必这肯定是每个数据科学家都喜闻乐见的。

注:汉化信息图中的中文翻译参考了网络以及周志华老师《机器学习》一书中的名词翻译。为了不影响读者的阅读,中文、英文版信息图都附于文中。

中文版信息图:

原英文信息图

本文分享自微信公众号 - CDA数据分析师(cdacdacda),作者:机器之心

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原始发表时间:2016-05-04

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