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么是机器学习算法？机器学习算法如何工作？机器学习算法的例子有哪些？哪种算法最适合机器学习？继续阅读这篇博文来找出答案。机器学习是人工智能的一个子集。机器学习模仿人类学习过程并帮助我们自动化任务。此外，机器学习还有助于决策、模式识别、风险评估、图像分类、预测分析、数据处理等等。


什么是机器学习算法？
机器学习算法是一组指令，指导计算系统处理历史数据并在给定范围内产生输出。预测、分类、回归、预测和数据建模是机器学习算法的一些主要应用。

机器学习算法的类型

监督学习
无监督学习
半监督学习
强化学习
流行的机器学习算法列表：
线性回归（监督学习/回归）
线性回归是一种简单且流行的机器学习算法，通常用于预测分析。逻辑回归允许用户通过定义直线及其方程来研究因变量和自变量之间的关系。这条线就是回归线，它的线性方程为y=mx+c。这里，y 是因变量，x 是自变量，m 是直线的斜率，c 是截距。m 和 c 通过最小化两点与回归线之间的距离平方和来计算。这种线性回归算法通常用于预测股市走势。




逻辑回归（监督学习 - 分类）
逻辑回归是一种监督机器学习算法，它使用一组自变量中的二进制值（0 和 1）。逻辑回归预测分类值和离散值。该算法可以方便地解决分类问题和预测事件的概率。

机器学习专家还使用逻辑回归进行数据二元分类和欺诈检测。

逻辑回归使用变换函数。逻辑函数 h(x) = 1 / (1 + ex) 形成一条介于 1 和 0 之间的 S 形曲线。逻辑回归用于预测是/否事件的概率，例如患者是否心脏病发作、债务人是否会违约等等。
决策树（监督学习 - 分类/回归）
决策树是一种机器学习算法，可对分类因变量 科威特手机号码列表 和连续因变量进行分类。决策树根据属性和变量将数据划分为两个或多个相似的集合。

决策树以根节点开始，以叶节点结束。分支显示决策规则/条件，内部节点表示数据集特征，叶节点表示输出。

决策树算法具有现实世界的应用，例如识别癌细胞和非癌细胞、向潜在买家推荐产品和服务等等。

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支持向量机（监督学习 - 分类）
支持向量机是一种分类算法，允许您将原始数据绘制为 n 维空间中的点。N 代表您定义的特征数量。每个特征的值都与特定的坐标相关联。

SVM 算法创建一个超平面或决策边界，将数据集分为不同的类。支持向量是定义超平面的数据点。分类器分割数据并将这些数据点绘制在图表上。

支持向量机具有现实生活中的应用，例如图像分类、人脸检测和识别、药物发现等。
朴素贝叶斯（监督学习 - 分类）
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理——计算事件可能发生的概率。该算法很简单，因为变量彼此独立。朴素贝叶斯是一种基于条件概率的监督机器学习算法。



这里 P(A|B) = 后验概率。后验概率计算数据 B 发生事件 A 的概率。

P(B|A)是似然度，即如果事件A发生则数据B的概率。P(A) 是类别先验概率，P(B) 是预测先验概率。

朴素贝叶斯算法非常适合大型数据集，例如文本分类。