你应该知道的 10 种机器学习算法

是机器学习中监督学习模型中的一种分类技术。 通俗地说，它涉及于找到超平面(2D中的线，3D中的平面和更高维中的超平面，更正式地说，超平面是n维空间中的n维空间)最大保证金从本质上讲，它是一个约束优化问题，其边界最大化，受限于它对数据进行了完美的分类(硬边缘)。

  机器的开发是一个综合性的过程，涉及多个域的知识和技能。 首先，需要明确机器的具体功能和用途，例如是用于服务、工业造、特种作业还是科研探索等。 这有助于确定的开发方向和技术选型。 根据机器的应用场景，确定其需要达到的性能指标，如运动速度、精度、负载能力、续航能力等。

的基石，易用且功能强大，涵盖众多机器学习任务。 10. **[ML Pack](https://www.mlpack.org/)**: C++库注重速度与扩展性，支命令行和集成开发。

八、学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。 可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。 学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。