机器学习算法是机器学习领域的基础，它们是构建智能系统的重要工具。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍。
常见算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树形结构进行分类或回归。
- 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
- K-最近邻（KNN）：基于距离进行分类。
- K-均值聚类：用于无监督学习，发现数据中的聚类。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接的算法。
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机器学习算法流程图
扩展阅读
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