机器学习算法是机器学习领域的基础，它们是构建智能系统的重要组成部分。以下是几种常见的机器学习算法及其简要介绍：

线性回归

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，并试图找到最佳拟合线。

  • 公式：( y = mx + b )
  • 应用：房价预测、股票价格预测

逻辑回归

逻辑回归是线性回归的一种扩展，用于处理分类问题。它通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值。

  • 公式：( P(y=1) = \frac{1}{1 + e^{-\beta^T x}} )
  • 应用：垃圾邮件检测、信用评分

决策树

决策树通过一系列的规则来对数据进行分类。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个可能的值。

  • 应用：贷款审批、疾病诊断

决策树示例

随机森林

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。每个决策树都是基于不同的数据子集和特征集训练的。

  • 优势：提高预测准确性，减少过拟合
  • 应用：信用评分、股票市场预测

支持向量机（SVM）

支持向量机是一种用于分类和回归的算法。它通过找到一个最佳的超平面来将数据分类。

  • 应用：人脸识别、文本分类

K最近邻（KNN）

K最近邻是一种基于实例的学习算法。它通过找到与查询点最近的K个邻居来预测其类别。

  • 应用：图像识别、推荐系统

聚类算法

聚类算法用于将数据点分为若干个组，使得同一组内的数据点相似度较高。

  • 常见算法：K-means、层次聚类
  • 应用：市场细分、客户细分

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