2023最新！全面解析机器学习十大算法！

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机器学习算法作为人工智能必需掌握的一个知识点，很多人在学习机器学习的时候不知道该如何入手学习，今天小编就先来介绍一下十大机器学习算法！

1.线性回归（Linear Regression）：

用于预测连续数值输出的监督学习算法。通过拟合数据点与线性方程来找到最佳拟合线，用于预测和分析数据趋势。

2.逻辑回归（Logistic Regression）：

虽然称为回归，但实际上是分类算法，用于将数据分为两个类别。逻辑回归通过逻辑函数来估计概率，并进行二分类任务。

3.决策树（Decision Trees）：

使用树状结构表示决策过程，通过对特征的分裂来进行分类。决策树易于理解，能够处理分类和回归任务。

4.支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：

用于分类和回归任务的强大算法。SVM通过找到将不同类别数据分隔开的最佳超平面，以及可以处理非线性问题的核函数。

基于贝叶斯定理的分类算法，通常在文本分类等领域应用广泛。它“朴素”地假设特征之间相互独立。

6.K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：

用于分类和回归任务的无参监督学习算法。KNN根据最近邻居的标签进行预测，可以适应不同的数据分布。

7.聚类算法（Clustering）：

代表性的聚类算法包括K均值（K-Means）和层次聚类（Hierarchical Clustering）。这些算法用于将数据点分组为不同的集群，无需标签。

8.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：

用于降维和特征提取的无监督算法。PCA寻找数据的主要方差方向，将高维数据映射到低维空间。

9.随机森林（Random Forest）：

基于多个决策树的集成学习算法，用于分类和回归任务。随机森林通过投票或平均来提高预测的稳定性和准确性。

10.梯度提升树（Gradient Boosting Trees）：

另一个强大的集成学习算法，通过迭代训练弱分类器来提高预测性能。常见的实现包括XGBoost和LightGBM。

看到这些，你一定有所了解了，上图整理的内容都打包好了哦！

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