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【算法】機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最常用到的TOP10算法

2018-05-14 16:22:59 數(shù)據(jù)科學(xué)自媒體  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)踐,需要使用算法和數(shù)據(jù)科學(xué)方法,來幫助數(shù)據(jù)專業(yè)人員從數(shù)據(jù)中提取洞察力和價(jià)值。文章是關(guān)于2017年數(shù)據(jù)專業(yè)人員使用的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,以及2018年最令他們興奮的機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)科學(xué)方法。

數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)踐,需要使用算法和數(shù)據(jù)科學(xué)方法,來幫助數(shù)據(jù)專業(yè)人員從數(shù)據(jù)中提取洞察力和價(jià)值。Kaggle最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示,數(shù)據(jù)專家在2017年比其他數(shù)據(jù)科學(xué)方法更多地使用數(shù)據(jù)可視化、邏輯回歸、交叉驗(yàn)證和決策樹技術(shù)。展望2018年,數(shù)據(jù)專業(yè)人員對(duì)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)(41%)最感興趣。

Kaggle于2017年8月對(duì)16,000多名數(shù)據(jù)專業(yè)人員進(jìn)行了調(diào)查。 他們的調(diào)查包括數(shù)據(jù)科學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí),教育等方面的各種問題。 Kaggle發(fā)布了原始調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)這些調(diào)查數(shù)據(jù),我發(fā)現(xiàn)一些有趣的東西。今天的文章是關(guān)于2017年數(shù)據(jù)專業(yè)人員使用的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,以及2018年最令他們興奮的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)方法。

1. 2017年最受歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)/分析工具,技術(shù)和語言

調(diào)查包括一個(gè)針對(duì)數(shù)據(jù)專業(yè)從業(yè)人員的問題,“在工作中,你經(jīng)常使用以下數(shù)據(jù)科學(xué)方法? (選擇所有使用的)”。平均而言,數(shù)據(jù)專家在2017年使用了5種(中值)數(shù)據(jù)科學(xué)方法。2017年使用的前5種數(shù)據(jù)科學(xué)方法是(見圖1):

  1. 數(shù)據(jù)可視化(49%)
  2. Logistic回歸(42%)
  3. 交叉驗(yàn)證(38%)
  4. 決策樹(36%)
  5. 隨機(jī)森林(34%)
  6. 時(shí)間序列分析(31%)
  7. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(28%)
  8. PCA和維度降低(27%)
  9. kNN和其他聚類算法(26%)
  10. 文本分析(25%)

對(duì)于自稱為“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的數(shù)據(jù)專業(yè)人員,這些方法的使用率更高。這些數(shù)據(jù)科學(xué)家的采用率大約高出15-20個(gè)百分點(diǎn)(例如,66%用于數(shù)據(jù)可視化,61%用于邏輯回歸, 56%為決策樹,56%為隨機(jī)森林)。

KDNuggets最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),與目前的研究結(jié)果類似。在他們的研究中,頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法還包括回歸(60%),聚類(55%),可視化(51%),決策樹/規(guī)則(51%)和隨機(jī)森林(46%)。

2. 哪些2018年學(xué)習(xí)最為興奮的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)方法?

另一個(gè)調(diào)查是,所有數(shù)據(jù)專業(yè)人士(不管是否正在工作),了解他們?cè)谙乱荒曜钆d奮的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)方法。結(jié)果顯示,數(shù)據(jù)專業(yè)人員對(duì)深度學(xué)習(xí)最感興趣:

  1. 深度學(xué)習(xí)(41%)
  2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(13%)
  3. 時(shí)間序列分析(6%)
  4. 貝葉斯方法(5%)
  5. 文本挖掘(5%)

3. 小結(jié)

Kaggle對(duì)16,000多名數(shù)據(jù)專家的調(diào)查結(jié)果,揭示了工作中使用的最流行的數(shù)據(jù)科學(xué)方法。數(shù)據(jù)可視化和邏輯回歸列在首位。

毫不奇怪,10位數(shù)據(jù)專業(yè)人士中有4位表示,他們非常高興在明年學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它是根據(jù)大腦的信息處理和通信模式建模的。

深度學(xué)習(xí)使用單位層或節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征提取和轉(zhuǎn)換,每層使用前一層的輸出作為輸入。

深度學(xué)習(xí)方法可用于營銷,汽車,語音識(shí)別等領(lǐng)域。

這種對(duì)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)興趣的同時(shí),調(diào)查結(jié)果還表明,用于深度學(xué)習(xí)的流行的開源軟件TensorFlow是專業(yè)人士有興趣學(xué)習(xí)的頂級(jí)工具數(shù)據(jù)。

本文翻譯自:

http://businessoverbroadway.com/top-machine-learning-and-data-science-methods-used-at-work

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