AI大百科／什麼是 Python 機器學習演算法

編譯／黃竣凱

在人工智慧 （AI）和機器學習 （ML） 不斷發展的現今，了解 Python 中 ML 演算法的複雜工作原理非常重要。隨著科技不斷塑造我們的現代世界，對創新和可靠技術產品的需求激增，推動了ML和AI的普及，而Python 的易用性、易讀性和廣泛的函式庫生態系統，也使其成為實作和實驗ML演算法的優秀語言。

Python ML的重要性

Python 中的ML演算法是當代AI的支柱，超越傳統的程式設計技術，促進智慧決策。這些演算法充當人類和機器之間的橋樑，處理資料、檢測模式並根據推斷的規則而不是根據明確的程式設計規則進行預測。透過了解設備學習演算法的類別、它們的應用類型以及它們在 Python 程式設計中的應用，可以顯著提高我們利用AI及其對各個實踐領域的變化影響的能力。

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Python 中的機器學習演算法

與傳統的程式設計方式不同，Python中的ML演算法利用數學計算從資料中學習， 並透過分析資料的複雜性和結果，執行複雜任務和預測，使用「標記」或「未標記」的資料來訓練演算法，識別模式、做出明智的決策並對資料進行分類。 相較於傳統程式設計，任務不是由程式設計師「直接定義」的，而是由演算法利用資料的複雜性和結果，執行複雜任務和預測。

「監督學習」與「無監督學習」

ML演算法有兩種主要類型，包括「監督學習」和「無監督學習」。 監督學習涉及在標記資料上訓練模型，使它們能夠準確地將輸入特徵映射到輸出標籤，而無監督學習演算法則利用沒有標記的資料運行，專注於識別資料中的模式和結構。

Python的優點

Python因為易於理解，並且可以為初學者提供清晰的指南，是ML的最佳程式語言之一。值得注意的是，Python 軟體獨立於平台運作，並可以在 Windows、Linux 或 macOS 等不同作業系統上使用。此外，Python也能夠在程式設計和執行中結合其他語言，例如 C 和 Java，優化計算並更有效地運行專案。

Python中的ML演算法

Python 中最常用的ML演算法包括線性回歸 （Linear regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）、決策樹 （Decision tree）、支援向量機制（Support Vector Mechanism）、單純貝氏分類器 (Naive Bayes classifier)、K-近鄰演算法 （k-nearest neighbors algorithm）、k-平均演算法（k-Means ）、隨機森林 （Random forest）、層次聚類 （Hierarchical clustering）。

參考資料：Analytics Insight

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