在这个教程中，我们将深入探讨机器学习中的各种算法。无论是初学者还是有一定基础的学习者，这里都有适合你的内容。

常见算法

  1. 线性回归 (Linear Regression)

    • 用于预测连续值。
    • 线性回归

  2. 逻辑回归 (Logistic Regression)

    • 用于二分类问题。
    • 逻辑回归

  3. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

    • 用于分类和回归问题。
    • 支持向量机

  4. 决策树 (Decision Tree)

    • 用于分类和回归问题。
    • 决策树

  5. 随机森林 (Random Forest)

    • 基于决策树的集成学习方法。
    • 随机森林

  6. K最近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)

    • 基于距离的简单分类算法。
    • K最近邻

  7. K均值聚类 (K-Means Clustering)

    • 用于无监督学习，将数据分为K个簇。
    • K均值聚类

  8. 神经网络 (Neural Networks)

    • 用于复杂的模式识别和预测。
    • 神经网络

学习资源

更多关于机器学习算法的深入内容，请访问我们的机器学习基础教程。

希望这个教程能帮助你更好地理解机器学习算法！🤖