机器学习算法概述

机器学习算法是机器学习领域的重要组成部分，它们使得计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。以下是一些常见的机器学习算法：

• 监督学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 支持向量机（SVM）

• 无监督学习算法：

  • K-均值聚类
  • 主成分分析（PCA）
  • 聚类层次法
  • 聚类算法

• 强化学习算法：

  • Q学习
  • 深度Q网络（DQN）
  • Policy Gradient

更多关于机器学习算法的详细内容，请参考本站机器学习算法专题。

算法应用示例

线性回归

线性回归是一种简单的预测算法，用于预测连续值。以下是一个线性回归的应用示例：

• 数据集：房屋价格数据
• 特征：房屋面积、房间数量
• 目标：预测房屋价格

决策树

决策树是一种强大的分类和回归算法。以下是一个决策树的应用示例：

• 数据集：银行贷款审批数据
• 特征：收入、信用评分、贷款金额
• 目标：预测贷款是否批准

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线性回归：

决策树：