在这个页面，你将找到关于机器学习算法的学习资源。以下是一些常用的机器学习算法及其简要介绍。

常用机器学习算法

监督学习算法

  1. 线性回归 (Linear Regression)

    • 线性回归是一种用于预测连续值的算法。它通过找到数据点和预测值之间的线性关系来进行预测。

  2. 逻辑回归 (Logistic Regression)

    • 逻辑回归是一种用于预测概率的算法，通常用于二分类问题。

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

    • SVM是一种强大的分类算法，它通过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。

  4. 决策树 (Decision Tree)

    • 决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过一系列的决策规则来对数据进行分类。

  5. 随机森林 (Random Forest)

    • 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并合并它们的预测结果来提高准确性。

无监督学习算法

  1. K-均值聚类 (K-Means Clustering)

    • K-均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点分配到K个簇中。

  2. 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

    • PCA是一种降维技术，它通过将数据投影到新的空间来减少数据的维度。

  3. 关联规则学习 (Association Rule Learning)

    • 关联规则学习是一种用于发现数据之间关联的算法，它通常用于市场篮子分析。

  4. 自编码器 (Autoencoder)

    • 自编码器是一种无监督学习算法，它通过学习数据的低维表示来进行数据压缩。

学习资源

想要更深入地了解这些算法，你可以访问我们的机器学习教程页面。

机器学习算法

希望这些资源能帮助你更好地理解机器学习算法！