欢迎来到机器学习算法入门指南！这里是为初学者量身打造的教程集合，帮助你从零开始掌握核心概念。🔍
1. 线性回归（Linear Regression）
📊 通过拟合数据点的直线来预测连续值。
- 公式：$ y = wx + b $
- 适用场景：房价预测、销量分析等
2. 决策树（Decision Tree）
🌳 基于树状结构进行分类或回归的直观方法。
- 优点：易于解释，可视化强
- 常用算法：ID3、C4.5、CART
3. K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）
📍 通过计算样本距离进行分类的简单但强大的方法。
- 核心思想：相似性决定类别
- 参数选择：K值对结果影响显著
4. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
📬 基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征间相互独立。
- 常见变体：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯
- 优势：计算效率高，适合文本分类
5. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
🧠 通过寻找最优超平面实现分类的算法。
- 核心目标：最大化分类间隔
- 适用数据：小样本、高维度数据
学习建议 📈
- 从 线性回归 开始，理解基础预测模型
- 尝试用 KNN 实现手写数字识别项目
- 参考 机器学习实战 中的代码示例
保持探索，算法世界充满惊喜！🚀