机器学习模型是数据科学领域的关键组成部分，下面是一些常用的机器学习模型及其简要介绍。

常用机器学习模型

  1. 线性回归 (Linear Regression)

    • 用于回归问题，预测连续值。
    • 线性回归

  2. 逻辑回归 (Logistic Regression)

    • 用于分类问题，预测概率。
    • 逻辑回归

  3. 决策树 (Decision Tree)

    • 用于分类和回归问题，通过树状结构进行决策。
    • 决策树

  4. 随机森林 (Random Forest)

    • 基于决策树的集成学习方法，提高模型性能。
    • 随机森林

  5. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

    • 用于分类和回归问题，通过寻找最佳超平面进行分类。
    • 支持向量机

  6. K最近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)

    • 基于距离的最近邻算法，用于分类和回归。
    • K最近邻

  7. 神经网络 (Neural Networks)

    • 模拟人脑神经元的工作原理，用于复杂的模式识别。
    • 神经网络

扩展阅读

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