机器学习算法教程

机器学习算法是人工智能领域的核心部分，本教程将为您介绍一些常见的机器学习算法。

常见算法

以下是一些常见的机器学习算法：

线性回归是一种用于预测连续值的算法。它假设数据之间存在线性关系。

逻辑回归是一种用于预测分类结果的算法。它将线性回归的结果转换为概率值。

支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归的算法。它通过找到最佳的超平面来分隔数据。

决策树是一种基于树结构的算法，用于分类和回归。

随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。

K-近邻（KNN）是一种基于距离的算法，它通过找到最近的K个邻居来预测结果。

朴素贝叶斯是一种基于概率的算法，它假设特征之间相互独立。