1. 线性回归：一种根本的监督学习算法，用于猜测接连值。

2. 逻辑回归：一种用于二分类问题的监督学习算法，经过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率。

3. 决议计划树：一种依据树结构的分类和回归算法，经过递归地切割数据来树立模型。

4. 随机森林：一种集成学习办法，经过构建多棵决议计划树并取平均值来进步猜测的准确性和鲁棒性。

5. 支撑向量机（SVM）：一种用于分类和回归的监督学习算法，经过找到一个最优的超平面来别离不同类其他数据。

6. K最近邻（KNN）：一种依据类似度的分类算法，经过核算样本与练习会集其他样本的间隔来猜测其类别。

7. 神经网络：一种模仿人脑神经元结构的算法，经过多层神经元之间的衔接和传递来学习杂乱的形式。

8. 梯度进步决议计划树（GBDT）：一种集成学习办法，经过逐渐优化决议计划树来进步猜测的准确性和鲁棒性。

9. 集成学习办法：一种将多个模型组合起来以进步猜测功能的办法，包含随机森林、GBDT等。

10. 聚类算法：一种无监督学习算法，用于将数据分红不同的簇或组，常见的聚类算法包含K均值、层次聚类等。

这些算法在机器学习范畴中被广泛运用，而且能够依据不同的使命和数据类型挑选适宜的算法。

常见机器学习算法概述

监督学习算法

线性回归

线性回归是一种简略的监督学习算法，用于猜测接连值。它假定输入变量与输出变量之间存在线性关系。

逻辑回归

逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法。它经过将线性回归的输出转换为概率值，来判别样本归于哪个类别。

支撑向量机（SVM）

支撑向量机是一种强壮的分类算法，它经过找到一个最优的超平面来将不同类其他数据分隔。SVM在处理非线性问题时体现尤为超卓。

决议计划树

决议计划树是一种依据树结构的分类算法，它经过一系列的决议计划规矩来对数据进行分类。决议计划树易于了解和解说，但或许存在过拟合问题。

随机森林

随机森林是一种集成学习办法，它经过构建多个决议计划树并归纳它们的猜测成果来进步模型的准确性。随机森林在处理高维数据时体现杰出。

无监督学习算法

K-均值聚类

K-均值聚类是一种依据间隔的聚类算法，它将数据点分为K个簇，使得每个簇内的数据点之间的间隔最小，而簇与簇之间的间隔最大。

层次聚类

层次聚类是一种依据层次结构的聚类算法，它经过兼并类似度高的簇来构成新的簇，直到到达指定的簇数或满意其他条件。

主成分剖析（PCA）

主成分剖析是一种降维技能，它经过将数据投影到新的低维空间来削减数据的维度，一起保存大部分信息。

本文介绍了常见的机器学习算法，包含监督学习算法和无监督学习算法。这些算法在各个范畴都有广泛的使用，了解它们的根本原理关于从事机器学习研讨和使用的人来说至关重要。

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