以下是一些常用的机器学习算法及其简要介绍：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
  • 决策树：通过树形结构进行分类或回归。
  • 随机森林：集成学习方法，通过构建多个决策树进行预测。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
  • K最近邻（KNN）：基于距离的分类算法。
  • K-均值聚类：无监督学习算法，用于聚类。

机器学习算法流程图

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希望这些信息对您有所帮助！🌟