机器学习10大经典算法详解

1.决策树决策树算法基于一系列规则，用于预测给定数据集属于哪个类别。 这些规则“分支”出一棵树，每个分支就是一条决策路径，树的“叶子”是预测结果。 2.线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。 直线的斜率和截距可以预测因变量的值。 该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。

基础的梯度下降法是基石，动量技术则提升了收敛速度，而AdaGrad则巧妙地通过动态调整学习率，提升了梯度下降的稳定性和效率。 在深度优化算法的行列中，RMSProp和AdaDelta改进了AdaGrad，通过梯度平方累积和衰减机制，解决了学习率过早消失的问题。

今天主要分享其中10种经典算法,内容较干,建议收藏备用学习。

1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 2. Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。 它是二分类问题的首选方法。 3. 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。