机器学习算法是机器学习领域的基础，它们使得计算机能够从数据中学习并做出决策。以下是一些常见的机器学习算法：

监督学习算法

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测分类问题。
  • 支持向量机：通过找到最佳的超平面来分类数据。
  • 决策树：通过一系列的决策来分类数据。

非监督学习算法

  • K-最近邻（KNN）：基于距离最近的K个点进行分类。
  • 聚类算法：如K-means，将数据点分为不同的簇。
  • 主成分分析（PCA）：用于降维。

强化学习算法

  • Q学习：通过试错来学习最佳动作。
  • 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习。

机器学习算法图解

扩展阅读

更多关于机器学习算法的详细内容，可以访问机器学习基础。