【學(xué)習(xí)資料文末獲取】?

機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為人工智能必需掌握的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，很多人在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候不知道該如何入手學(xué)習(xí)，今天小編就先來(lái)介紹一下十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法！

1.線性回歸（Linear Regression）：

用于預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值輸出的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。通過(guò)擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)與線性方程來(lái)找到最佳擬合線，用于預(yù)測(cè)和分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)。

2.邏輯回歸（Logistic Regression）：

雖然稱為回歸，但實(shí)際上是分類算法，用于將數(shù)據(jù)分為兩個(gè)類別。邏輯回歸通過(guò)邏輯函數(shù)來(lái)估計(jì)概率，并進(jìn)行二分類任務(wù)。

3.決策樹（Decision Trees）：

使用樹狀結(jié)構(gòu)表示決策過(guò)程，通過(guò)對(duì)特征的分裂來(lái)進(jìn)行分類。決策樹易于理解，能夠處理分類和回歸任務(wù)。

4.支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）：

用于分類和回歸任務(wù)的強(qiáng)大算法。SVM通過(guò)找到將不同類別數(shù)據(jù)分隔開的最佳超平面，以及可以處理非線性問(wèn)題的核函數(shù)。

基于貝葉斯定理的分類算法，通常在文本分類等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。它“樸素”地假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。

6.K近鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：

用于分類和回歸任務(wù)的無(wú)參監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。KNN根據(jù)最近鄰居的標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布。

7.聚類算法（Clustering）：

代表性的聚類算法包括K均值（K-Means）和層次聚類（Hierarchical Clustering）。這些算法用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組為不同的集群，無(wú)需標(biāo)簽。

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

用于降維和特征提取的無(wú)監(jiān)督算法。PCA尋找數(shù)據(jù)的主要方差方向，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。

9.隨機(jī)森林（Random Forest）：

基于多個(gè)決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)。隨機(jī)森林通過(guò)投票或平均來(lái)提高預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

10.梯度提升樹（Gradient Boosting Trees）：

另一個(gè)強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)迭代訓(xùn)練弱分類器來(lái)提高預(yù)測(cè)性能。常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)包括XGBoost和LightGBM。

看到這些，你一定有所了解了，上圖整理的內(nèi)容都打包好了哦！

獲取方式：

一鍵三連+關(guān)注（重點(diǎn)）

后臺(tái)主動(dòng)留下痕跡：“手冊(cè)”（重點(diǎn)）?