در مورد از برترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین به همراه توضیح ساده و کاربردهایشان آورده شده است. این الگوریتم‌ها از پایه‌ای‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌ها در پروژه‌های مختلف یادگیری ماشین هستند.
۱. رگرسیون خطی (Linear Regression)
📌 نوع: یادگیری نظارتی (Supervised Learning)
📌 کاربرد: پیش‌بینی مقادیر عددی
🧠 توضیح:
الگوریتم رگرسیون خطی رابطه‌ی بین ورودی‌ها (ویژگی‌ها) و خروجی عددی را مدل‌سازی می‌کند. هدف آن پیدا کردن خطی است که کمترین فاصله را از داده‌ها داشته باشد.
✅ مثال کاربردی:
پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ، تعداد اتاق‌ها و مکان.
۲. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
📌 نوع: یادگیری نظارتی
📌 کاربرد: طبقه‌بندی (Classification)
🧠 توضیح:
برخلاف نامش، این الگوریتم برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود، نه برای رگرسیون. خروجی آن احتمال تعلق داده به یک دسته خاص است (مثلاً ۰ یا ۱ در طبقه‌بندی دودویی).
✅ مثال کاربردی:
تشخیص اینکه آیا ایمیلی اسپم هست یا نه.
۳. درخت تصمیم (Decision Tree)
📌 نوع: یادگیری نظارتی
📌 کاربرد: طبقه‌بندی و رگرسیون
🧠 توضیح:
درخت تصمیم داده‌ها را به‌صورت یک ساختار درختی تقسیم‌بندی می‌کند. در هر گره، تصمیم‌گیری بر اساس یکی از ویژگی‌ها انجام می‌شود تا در نهایت به نتیجه (کلاس یا عدد) برسیم.
✅ مثال کاربردی:
تشخیص اینکه یک مشتری وام را بازپرداخت خواهد کرد یا نه، بر اساس سن، درآمد، شغل و…
۴. ماشین بردار پشتیبان (SVM – Support Vector Machine)
📌 نوع: یادگیری نظارتی
📌 کاربرد: طبقه‌بندی (و در برخی موارد رگرسیون)
🧠 توضیح:
SVM به دنبال یافتن بهترین خط (یا صفحه در داده‌های چندبُعدی) است که داده‌های دو کلاس را با بیشترین فاصله ممکن جدا کند. این الگوریتم در دسته‌بندی‌های دقیق و حساس عالی عمل می‌کند.
✅ مثال کاربردی:
تشخیص بیماری از روی نتایج آزمایش‌های پزشکی.
۵. جنگل تصادفی (Random Forest)
📌 نوع: یادگیری نظارتی
📌 کاربرد: طبقه‌بندی و رگرسیون
🧠 توضیح:
جنگل تصادفی از چندین درخت تصمیم استفاده می‌کند و نتیجه را به‌صورت رأی‌گیری بین درخت‌ها (در طبقه‌بندی) یا میانگین‌گیری (در رگرسیون) اعلام می‌کند. این الگوریتم دقت بالاتری نسبت به یک درخت تصمیم واحد دارد.
✅ مثال کاربردی:
پیش‌بینی نرخ ترک شغل کارمندان در یک سازمان.
