机器学习算法教程

机器学习算法是人工智能领域的重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍。

常见机器学习算法

1. 线性回归（Linear Regression）

   • 用于预测连续值。
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     线性回归

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

   • 用于预测离散的二分类结果。
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     逻辑回归

3. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

   • 用于分类和回归问题。
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     支持向量机

4. 决策树（Decision Tree）

   • 用于分类和回归问题。
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     决策树

5. 随机森林（Random Forest）

   • 基于决策树的集成学习方法。
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     随机森林

6. K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）

   • 用于分类和回归问题。
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     K最近邻

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

   • 基于贝叶斯定理的分类方法。
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     朴素贝叶斯

8. 神经网络（Neural Networks）

   • 用于复杂的模式识别和预测。
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     神经网络

扩展阅读

如果您想了解更多关于机器学习算法的信息，可以阅读以下教程：

• 机器学习算法基础教程
• 深度学习入门教程

希望这些内容能帮助您更好地理解机器学习算法。