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机器学习十大算法

5 种监督学习技术:线性回归、Logistic 回归、CART(分类和决策树)、朴素贝叶斯法和 KNN

3 种非监督学习技术:Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析(PCA)

两种集成学习方法:Bagging 随机森林、AdaBoost 提升

聚类:k-means DBSCAN

本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。

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。

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。

线性回归模型被表示为一个方程式,它为输入变量找到特定的权重(即系数 B),进而描述一条最佳拟合了输入变量(x)和输出变量(y)之间关系的直线。

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