机器学习算法概述

机器学习算法是机器学习领域的核心内容，它使得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应用场景：

常见机器学习算法

1. 线性回归（Linear Regression）

   • 用于预测连续值，例如房价、股票价格等。
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     线性回归

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

   • 用于分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件、判断是否为欺诈交易等。
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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，特别适用于非线性问题。
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     支持向量机

4. 决策树（Decision Tree）

   • 用于分类和回归问题，易于理解和解释。
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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，可以处理大量数据。
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     随机森林

6. K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）

   • 基于距离的最近邻分类算法，简单易懂。
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     K近邻

7. 神经网络（Neural Network）

   • 模仿人脑神经元的工作原理，用于处理复杂的非线性问题。
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     神经网络

扩展阅读

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