以下是一些常见的机器学习算法，以及它们的基本概念和应用场景。

监督学习算法

监督学习算法通过学习输入数据和对应的标签来建立模型。

  • 线性回归：用于预测连续值。

    • 线性回归

  • 逻辑回归：用于预测二元结果。

    • 逻辑回归

  • 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分割数据。

    • 支持向量机

  • 决策树：通过一系列的规则来分类数据。

    • 决策树

无监督学习算法

无监督学习算法不依赖于标签，旨在发现数据中的模式和结构。

  • K-均值聚类：将数据点划分为K个簇。

    • K-均值聚类

  • 主成分分析（PCA）：降维，通过找到数据的主要特征来简化数据。

    • 主成分分析

  • 关联规则学习：发现数据项之间的关联关系。

    • 关联规则学习

深度学习算法

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据。

  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别和图像处理。

    • 卷积神经网络

  • 递归神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如时间序列分析。

    • 递归神经网络

  • 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种，特别适用于处理长序列数据。

    • 长短期记忆网络

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