以下是一些关于机器学习算法的精选资源，供您学习和研究。

基础算法

  • 线性回归：一种预测连续值的算法，常用于预测房价、股票价格等。
    • 线性回归
  • 逻辑回归：一种预测二分类结果的算法，常用于分类任务，如垃圾邮件检测。
    • 逻辑回归
  • 决策树：一种基于树形结构的分类与回归算法，易于理解和实现。
    • 决策树

进阶算法

  • 支持向量机（SVM）：一种二分类算法，通过寻找最佳的超平面进行分类。
    • 支持向量机
  • 随机森林：一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票来提高分类或回归的准确性。
    • 随机森林
  • 神经网络：一种模拟人脑神经元结构的算法，能够学习复杂的非线性关系。
    • 神经网络

学习资源

如果您想要更深入地了解机器学习算法，以下是一些推荐的学习资源：

希望这些资源能帮助您在机器学习领域取得更好的进展！🚀