什么是机器学习算法？

学习如何做出预测

尽管机器学习算法可以了解函数关系，但其主要目的是预测将变量添加到方程中时，数据会受到怎样的影响。这些估计会有误差，因为机器只能使用对其可用的数据。

经过优化后，机器学习功能可以降低此类预测的误差程度。随着时间的推移，算法能够更好地降低误差幅度。

函数的多样性

各种机器学习算法会对函数及其表示方式做出不同的假设。因此，您应该对机器学习问题应用不同的算法，直到找到能产生最准确结果的算法。

如何从头开始创建机器学习算法

创建有效的机器学习算法费时费力，但一旦掌握了与自行编写算法相关的细节，就能获得回报。

如果您想从头开始创建机器学习算法，我们建议以现有的神经网络作为基础，并遵循以下简单步骤：

了解算法

首先，您需要决定要创建哪种类型的机器学习算法。选择机器学习算法类型后，请熟悉其结构、功能和限制。

尽可能多地研究

接下来，需要大量阅读（或观看 YouTube）。您可以在线上和线下找到大量信息。

像教科书这样的实体资源非常适合提供有关算法的深入数学细节。但如果您想要一些易于理解的内容和实际示例，我们建议您观看教程视频或查看类似本文的博客文章。

化繁为简

创建自己的机器学习算法可能会让人望而却步。但是，您可以先将任务分解为更小的部分，从而使任务更易于管理。

因此，不要试图一次构建整个算法，而是尝试一次解决一个问题。例如，在用数据集训练算法之前，请先确保算法可以读取该数据集。这可能需要教算法如何处理空值或分类数据。采用循序渐进的方法会让该过程更容易理解，并且可以避免在后期进行长时间的调试。

由易到难

选择一个简单的小数据集并在算法中运行。这样可以轻松地将其手动输入到算法代码中。我们建议使用 NAND 门，这是开发人员在创建数字设备时使用的常见逻辑门。

测试算法

对算法进行一些简单的测试和优化后，为其提供更大的真实数据集。返回并根据需要进行调整，以降低误差幅度。如果可能，请使用已由现有机器学习系统分析过的数据，以便评估新算法的准确性。

详细记录

最后，写下您在这个过程中的所学所思。这样可以帮助您更好地了解哪些方法有效，以及将来如何简化流程。

优点和缺点

机器学习算法有很多优点和缺点。我们来看其中一些优缺点，以便更好地了解何时以及如何使用机器学习。

主要优点

1. 算法一旦编写完成，就几乎或完全不需要人工交互。 机器学习算法上线后，可以提高分析能力并做出预测，无需您的团队持续输入。
2. 可以轻松发现趋势和模式。 机器学习算法非常擅长在无人工干预的情况下，确定消费者行为的模式和趋势，例如电子商务购物习惯。
3. 算法会在运行过程中不断改进。 随着时间的推移，机器学习算法可以通过参考历史数据变得更加高效和准确。
4. 能够处理复杂的数据。 机器学习算法可以处理多维数据，这意味着它们可以处理包含各种变量的庞大数据集。
5. 您可以将其应用到许多服务中。 机器学习算法可用于从医疗保健到电子商务的各种行业。

潜在的缺点

1. 需要大量的数据来训练和学习。 机器学习算法需要大量高质量、无偏见的数据来学习和改进。
2. 长期运行需要大量时间。 您必须为机器学习算法留出摄入、分析数据并从中学习的时间。您还必须为该技术投入大量的计算资源，才能使其发挥作用。
3. 结果可能难以解读。 如果您希望机器学习算法生成易于理解的结果，则必须为您的预期用例选择适当的公式。
4. 机器学习很容易出错。 尽管机器学习算法可以自主运行，但它们很容易出错，尤其是当您使用了错误的算法类型或提供了质量不佳的数据时。

通过认识机器学习算法的不足之处，您将知道如何合理利用这项革命性技术，从而将业务数据转化为可指导操作的预测。

有哪些类型的机器学习算法？

监督学习

对于监督学习，您需要为机器学习算法提供包含输入和输出的已标记数据集。该算法的任务是找到能用提供的输入实现所需输出的函数或方法。

每轮测试之后，您可以纠正已知错误，让算法可以从错误中学习。

半监督学习

在半监督学习期间，您需要为算法提供已标记信息和未标记信息。已标记数据包含可帮助算法理解数据的标记，未标记数据则不包含任何标记。

通过混合未标记数据和已标记数据，您可以教会算法分析非结构化信息。

强化学习

强化学习使用严格的流程来加快学习过程。您必须为机器学习算法提供一组详细的参数、操作和可扩展数据符号 (EDN) 值。

这种方法需要的人工输入量最大，但在教导算法使用试错分析过程来减少错误方面非常有效。

无监督学习

在无监督学习中，您向算法提供未标记的数据，并允许其自由确定数据集之间的关系和相关性。这种机器学习算法需要独立筛选庞大的数据集。

什么是机器学习进化算法？

机器学习进化算法是模仿生物体行为以解决复杂问题的计算机应用程序。此类算法依赖于突变、重组和繁殖等机制。

传统的机器学习算法依赖于反复试验，而进化算法则使用类似于自然选择的过程。

每轮分析之后，进化算法都会从预测列表中消除“弱”解决方案，并保留“强”解决方案。此过程的目标是确定哪些操作最有可能生成所需的输出。

机器学习进化算法可带来显著的商业效益，包括：

• 提高灵活性，以解决几乎任何问题
• 更好的优化，可检查所有可能的措施
• 无限解决方案，可解决无数潜在问题

进化算法是检查具有许多变量的复杂数据集的绝佳工具。详细了解机器学习及其与人工智能的区别。

现有的热门机器学习算法

目前有许多不同的机器学习算法，其中的一些热门算法如下：

• 线性回归。 线性回归统计模型能够预测因变量和自变量之间的联系。例如，您可以使用线性回归模型来估计增加每次点击付费营销预算对潜在客户、互动度或 ROI（投资回报率）的影响。
• 逻辑回归。 该统计模型用于估计 0 或 1 等二进制值。逻辑回归可以帮助您预测给定事件发生的可能性。
• K 最近邻 (KNN) 算法。 KNN 算法可用于解决回归或分类问题。当用于分类时，KNN 算法将通过对新数据点的近邻进行“投票”来将其分类。新案例将被分配到与其有更多共同点的组。
• 决策树算法。 这是一项应用广泛的算法，它可以帮助数据科学家对问题进行分类。该算法根据关键自变量或属性将数据集分为几个同质组。然后，将这些组绘制成类似于倒置树的图表。

想要详细了解机器学习算法以及如何在 Adobe Real-Time Customer Data Platform 中使用这项强大的技术？观看概述视频或开始产品导览。

了解 Adobe Sensei 如何为所有 Adobe Experience Cloud 产品提供决策支持。