【51CTO.com快译】依据计算，现在受访者挑选的最常用办法包含回归、聚类、可视化、决策树/规矩以及随机森林; 只要20%的受访者运用深度学习办法; 咱们一起对各种办法在“职业”与“学术”层面的遍及度进行了汇总。

本次查询的问题十分简略:

您在曩昔十二个月中曾在实践运用傍边挑选哪些数据科学/机器学习办法与东西？

依据732名受访者供给的成果，得出以下结论：

2017年运用规划最广的十大数据科学与机器学习办法

本次查询的受访者均匀运用7.7种东西/办法。

接下来，咱们比较了本年查询傍边运用规划最广的前16种办法，并将其与上一年的成果进行了比对，如下图。

2017年与2016年前16大数据科学/机器学习办法比对

咱们注意到，随机森林、可视化与深度学习的运用份额明显添加，而K-nn、PCA以及Boosting则有所下降。梯度推进机本年则***上榜。

虽然取得了令人瞩目的成功，但依据此次查询，仅有20%的受访者实践运用深度学习办法。

与上一年比较，本年增加幅度***的东西/办法包含：

• 贝叶斯办法，增加49%，由2016年的11.7%增加至2017年的17.5%。
• 随机森林，增加32%，由2016年的35.1%增加至2017年的46.2%。
• 深度学习，增加20%，由2016年的17.2%增加至2017年的20.6%。
• 生计剖析，增加13.5%，由2016年的7.5%增加至2017年的8.5%。
• 可视化，增加9%，由2016年的46.7%增加至2017年的51.0%。

2017年的榜单还迎来一众全新办法，详细包含：

• 梯度推进机, 20.4%
• 卷积网络, 15.8%
• 递归神经网络(简称RNN), 10.5%
• 隐马尔可夫模型 (简称HMM), 4.6%
• 强化学习, 4.2%
• 马尔可夫逻辑网络, 2.5%
• 生成对立网络 (简称GAN), 2.3%

运用份额下降最明显的包含：

• 古怪值分化(简称SVD)，下降48%，由2016年的15.4%下降至2017年的8.1%
• 图形/链结/交际网络剖析，下降42%，由2016年的14.0%下降至2017年的8.1%
• 遗传算法/进化办法，下降42%，由2016年的8.3%下降至2017年的4.8%
• EM，下降36%，由2016年的6.4%下降至2017年的4.1%
• 优化，下降26%，由2016年的23.2%下降至2017年的17.2%
• Boosting，下降20%，由2016年的30.6%下降至2017年的24.6%
• PCA，下降14%，由2016年的40.5%下降至2017年的34.7%

职业归属

各职业的办法/东西运用状况为：

• 职业/个人，63%，均匀东西运用量为8.3款
• 学生，15%，均匀东西运用量为5.7款
• 研究人员/学术人员，11%，均匀东西运用量为7.8款
• 其它，11%，均匀东西运用量为7.1款

补白：只要35名受访者挑选了政府/非营利性安排——因为样本规划太小，因而管中窥豹我将其归入“其它”类别傍边。

下面为16种排名靠前的办法及其误差倾向成果

详细计算办法为：误差（办法，归属）=份额（办法，归属）/份额（办法）-1

假如误差值为正，则意味着该办法的运用频率高于均匀水平。假如为负值，则代表该办法的运用频率低于均匀水平。

举例来说，支撑向量机（简称SVM）具有28.7%的受访者运用份额，但在研究人员集体内则具有44.4%的运用份额，因而误差(SVM，研究人员)=44.4%/28.7% - 1 = 54.9%.

前16大数据科学办法及其归属联系倾向性

接下来，咱们将调查各项数据科学办法在职业/学术界之间的吸引力。

以下图表所示为各项数据科学办法在各职业与学术界（学术界界说为学生+研究人员集体）中的吸引力排名：职业吸引力（办法）=份额（办法，职业）/份额（办法，学术界）-1

其间“职业”运用频率***的办法为：

增量建模（接连第二年登顶）

• 反常/误差检测
• 梯度推进机
• “学术界”最喜爱与深度学习相关的先进议题：
• 生成对立网络 (简称GAN)
• 强化学习
• 递归神经网络(简称RNN)
• 卷积网络

数据科学办法及其职业/学术界吸引力

条状图形的宽度对应其运用份额，色彩则对应职业/学术界吸引力。

***，全球各区域的参加度为：

• 欧洲, 39%
• 美国/加拿大, 33%
• 亚洲, 14%
• 南美洲, 6.0%
• 澳大利亚/新西兰, 4.8%
• 非洲/中东, 3.8%

下表所示为避实就虚办法的详细数据，按整体运用份额排序。

表中各列分别为:

办法：数据科学办法

• 2017年与2016年改变百分比：与2016年比较的运用份额改变状况
• 整体运用状况百分比：受访者运用该办法的百分比
• 职业运用状况百分比：职业类受访者运用该办法的百分比
• 学生运用状况百分比：学生受访者运用该办法的百分比
• 研究人员运用状况百分比：研究人员受访者运用该办法的百分比

表一：数据科学办法运用状况

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