在人工智能和机器学习领域，算法的选择对于模型的效果至关重要。以下是一些常见的机器学习算法及其比较：
常见算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机（SVM）
- 神经网络
算法比较
- 线性回归 和 逻辑回归：线性回归用于回归问题，而逻辑回归用于分类问题。
- 决策树 和 随机森林：决策树易于理解，但容易过拟合；随机森林通过集成多个决策树来提高模型的泛化能力。
- 支持向量机：SVM在处理高维数据时表现良好，但计算复杂度较高。
- 神经网络：神经网络可以处理复杂的非线性关系，但需要大量的数据和计算资源。
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习算法的知识，可以阅读本站的 《机器学习算法详解》。
图片展示
决策树：
神经网络：