机器学习算法是机器学习领域的基础，它决定了模型如何从数据中学习并做出预测。以下是一些常见的机器学习算法：

  • 监督学习算法：

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

  • 无监督学习算法：

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

  • 强化学习算法：

    • Q-Learning
    • Deep Q-Network (DQN)
    • Policy Gradient

要了解更多关于机器学习算法的信息，可以访问本站的机器学习教程。

算法应用示例

假设我们想要预测房价，可以使用以下算法：

  • 线性回归：通过找到数据中价格与特征之间的关系来预测房价。
  • 决策树：通过树状结构来预测房价，每个节点代表一个特征。
  • 随机森林：结合多个决策树来提高预测的准确性。

学习资源

以下是一些学习机器学习算法的资源：

希望这些信息能帮助你更好地理解机器学习算法。

Machine_Learning_Algorithms