数据科学算法是分析数据、发现模式和构建预测模型的核心工具。以下是一些关键领域的算法分类：

🧠 机器学习算法

  • 监督学习

    • 线性回归 📈
    • 决策树 🌳
    • 支持向量机 (SVM) ⚔️
    • 随机森林 🌲
    • 朴素贝叶斯 📬

  • 无监督学习

    • K-means 聚类 🧩
    • 主成分分析 (PCA) 📊
    • 关联规则挖掘 🧠

  • 强化学习

    • Q-learning 🎯
    • 深度强化学习 🤖
机器学习

📈 统计学算法

  • 回归分析 📉
  • 时间序列预测 ⏳
  • 假设检验 🧪
  • 贝叶斯推断 🧮
  • bootstrapping 抽样 🎲
统计学

🚀 优化算法

  • 梯度下降 📉
  • 遗传算法 🧬
  • 粒子群优化 🐦
  • 随机梯度下降 🌀
优化算法

📚 扩展阅读

如需深入了解具体算法实现，可访问 数据科学算法教程 获取代码示例与实战指南。