机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些常用的机器学习算法及其简要介绍。
常用机器学习算法
- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于分类问题，特别是二分类问题。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：适用于分类和回归问题。
- 决策树（Decision Tree）：通过树状图结构进行预测。
- 随机森林（Random Forest）：集成学习算法，由多个决策树组成。
- K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于距离的算法，用于分类和回归。
- 聚类算法：如K均值（K-Means）、层次聚类等，用于数据分组。
学习资源
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- 线性回归：
- 决策树：
- 随机森林：
希望这些信息能帮助您更好地理解机器学习算法！