欢迎来到我们的技术课程系列，今天我们将深入探讨机器学习算法。以下是一些常用的机器学习算法及其简要介绍。
常用机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：适用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树形结构进行决策。
- 随机森林：集成学习算法，由多个决策树组成。
- K-最近邻（KNN）：基于距离的算法。
- K-均值聚类：用于无监督学习，将数据点分为K个簇。
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线性回归
线性回归是一种简单的预测模型，它通过一条直线来拟合数据点。
决策树
决策树通过一系列的规则来对数据进行分类。
扩展阅读
如果您想了解更多关于机器学习算法的信息，请访问我们的机器学习基础教程。