1. 线性回归：线性回归是一种根底的监督学习算法，用于猜测数值型方针变量。它假定输入特征与方针变量之间存在线性联系。

2. 决策树：决策树是一种非参数的监督学习算法，经过一系列规矩对数据进行分类或回归。决策树易于了解，但可能会过拟合数据。

3. 随机森林：随机森林是一种集成学习算法，经过构建多个决策树并对它们的效果进行投票或均匀来进步猜测功能。它一般比单个决策树更强健。

4. 支撑向量机（SVM）：SVM是一种强壮的监督学习算法，用于分类和回归使命。它经过寻觅一个超平面来最大化不同类别之间的距离。

6. 神经网络：神经网络是一种模仿人脑结构的核算模型，由多个神经元组成。它能够经过学习很多数据来辨认杂乱形式和联系。

7. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种专门用于图画辨认和处理的神经网络。它经过卷积操作来提取图画特征，并在多个层次上进行特征提取和分类。

8. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它在时刻维度上具有循环衔接。它适用于自然语言处理、语音辨认等使命。

9. 强化学习：强化学习是一种无监督学习算法，经过与环境交互来学习最佳战略。它适用于游戏、机器人操控等使命。

10. 集成学习：集成学习是一种将多个学习器组合起来以进步猜测功能的技能。它包含随机森林、梯度进步树等算法。

这些算法和技能在机器学习范畴中被广泛使用，并不断发展和改善。挑选哪种算法取决于具体使命和数据的特色。

机器学习十大算法：揭秘人工智能的核心技能

一、线性回归（Linear Regression）

线性回归是最基本的机器学习算法之一，首要用于猜测接连值。它经过树立一个线性模型来描绘输入变量与输出变量之间的联系，然后完成对不知道数据的猜测。

二、逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是线性回归在分类问题上的使用，首要用于猜测离散的二分类效果。它经过求解逻辑函数的参数，将输入数据映射到概率空间，然后完成对样本的分类。

三、支撑向量机（Support Vector Machine，SVM）

支撑向量机是一种二分类算法，经过寻觅最优的超平面将数据集区分为两个类别。它具有较好的泛化才能，在处理高维数据时体现尤为超卓。

四、决策树（Decision Tree）

决策树是一种根据树结构的分类算法，经过递归地将数据集区分为多个子集，并挑选最优的特征进行区分。它具有直观易懂、易于解说的特色，在处理非结构化数据时体现杰出。

五、随机森林（Random Forest）

随机森林是一种集成学习方法，经过构建多个决策树，并对它们的猜测效果进行投票，然后进步猜测的准确性和稳定性。它具有较好的泛化才能和抗过拟合才能。

六、K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）

七、朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯是一种根据贝叶斯定理的分类算法，经过核算样本归于某个类别的概率，然后完成对样本的分类。它具有核算简略、易于完成的特色，在文本分类等范畴使用广泛。

八、神经网络（Neural Network）

神经网络是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激活函数，完成对杂乱形式的辨认和分类。它具有强壮的非线性映射才能，在图画辨认、语音辨认等范畴取得了明显效果。

九、聚类算法（Clustering Algorithms）

聚类算法是一种无监督学习算法，经过将相似的数据点区分为同一类别，然后完成对数据的安排和剖析。常见的聚类算法包含K-means、层次聚类等。

十、相关规矩学习（Association Rule Learning）

相关规矩学习是一种发掘数据间相相联系的算法，经过发现数据会集频频呈现的规矩，然后提醒数据之间的潜在联系。它广泛使用于商场篮子剖析、引荐体系等范畴。

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