以下是一些常见的机器学习算法：

  • 监督学习算法：

    • 线性回归（Linear Regression）
    • 逻辑回归（Logistic Regression）
    • 决策树（Decision Tree）
    • 随机森林（Random Forest）
    • 支持向量机（Support Vector Machine）

  • 无监督学习算法：

    • 聚类算法（Clustering Algorithms）
      • K-均值聚类（K-Means Clustering）
      • 层次聚类（Hierarchical Clustering）
    • 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
    • 聚类层次图（Dendrogram）

  • 强化学习算法：

    • Q学习（Q-Learning）
    • 策略梯度（Policy Gradient）
    • 深度Q网络（Deep Q Network, DQN）

更多关于机器学习算法的详细内容，请参考本站教程：机器学习算法教程。

机器学习算法图解

线性回归

线性回归是监督学习中最基本的算法之一，用于预测连续值。它通过寻找最佳拟合线来预测因变量。

  • 线性回归公式： [ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n ]

  • 线性回归应用：

    • 房价预测
    • 预测销售额

更多关于线性回归的详细内容，请参考本站教程：线性回归教程。