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或预测。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：用于预测二元分类结果。
  • 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分类数据。
  • 决策树：通过树形结构对数据进行分类。
  • 随机森林：通过构建多个决策树并合并结果来提高准确性。

非监督学习算法

  • K-均值聚类：将数据点分组为K个簇。
  • 主成分分析（PCA）：用于降维。
  • 关联规则学习：用于发现数据之间的关联。

强化学习算法

  • Q学习：通过奖励和惩罚来学习最佳策略。
  • 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q学习。

其他算法

  • 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理进行分类。
  • K最近邻（KNN）：通过查找最近的K个数据点来分类。

机器学习算法

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