机器学习十大算法

1. 线性回归：一种预测连续值目标变量的简单且强大的算法。
2. 逻辑回归：一种预测二分类目标变量的广义线性模型。
3. 决策树：一种通过递归分区数据创建树状结构的算法，用于分类和回归。
4. 随机森林：一种决策树算法的集合，通过降低偏差并提高精度来提高性能。
5. 支持向量机 (SVM)：一种将数据点映射到高维空间并创建超平面的分类算法。
6. k-最近邻 (k-NN)：一种通过找到训练集中与新示例最相似的 k 个点来进行分类或回归的算法。
7. 朴素贝叶斯：一种基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征相互独立。
8. 主成分分析 (PCA)：一种用于降维和数据可视化的线性变换算法。
9. 神经网络：一种由层叠节点组成的算法，可以学习复杂的非线性关系。
10. 聚类：一种将数据点分组到相似组的算法，用于在数据中发现模式和结构。