开源算法推荐 🌐

以下是一些流行的开源算法项目，涵盖机器学习、数据处理、优化等领域，欢迎探索与学习！

机器学习经典算法 📊

• K-Means聚类

  用于无监督学习的聚类算法，广泛应用于图像压缩和模式识别。 [了解更多 → /machine_learning](/machine_learning)

• 随机森林（Random_Forest）

  基于决策树的集成学习方法，适合分类和回归任务。 [扩展阅读 → /ensemble_learning](/ensemble_learning)

数据处理工具 🧾

• Apache Spark MLlib

  提供高效的分布式算法库，支持大规模数据训练。 [访问项目主页 → /data_processing](/data_processing)

• Scikit-learn（Python）

  机器学习领域的瑞士军刀，包含丰富算法实现。 [查看文档 → /python_library](/python_library)

优化算法 🔄

• 遗传算法（Genetic_Algorithm）

  模拟生物进化过程的启发式优化方法，适用于复杂问题求解。 [深入解析 → /optimization_algorithms](/optimization_algorithms)

• 梯度下降（Gradient_Descent）

  机器学习模型训练的核心优化技术，支持多种变体实现。 [相关案例 → /deep_learning](/deep_learning)

📌 所有算法均遵循开源协议，可自由使用与修改。如需更多分类，请访问 算法分类目录。