一个完整的机器学习算法

1、   机器既可以接受类指挥，又可以运行预先排的程序，也可以根据以工智能技术定的原则纲行动。 它的任务是协助或取代类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 机器一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控系统和复杂机械等组成。 执行机构即机器本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器的自由度数。 根据关节配置型式和运动坐标形式的不同，机器执行机构可分为直角坐标式、圆柱坐标式、极坐标式和关节坐标式等类型。

2、 1. 线性回归在统计学和机器学习域，线性回归可能是最广为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。

3、 一般机器学习算法的步骤是数据收集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优、模型部署。 1、数据收集：机器学习的起点是数据收集。 数据可以从各种来源获取，如网络爬虫、传感器、数据库等。 数据的质量和多样性对于机器学习模型的性能具有重要影响。