【资料】机器学习10大经典算法

资 源 简 介

【资料】机器学习10大经典算法

详 情 说 明

机器学习领域有10大经典算法，它们为解决不同类别的问题提供了基础框架。

线性回归（Linear Regression） 通过拟合线性方程预测连续值输出，是回归问题的入门算法，核心思想是最小化预测值与真实值的误差平方和。

逻辑回归（Logistic Regression） 虽然名称含“回归”，但实际用于分类任务，通过Sigmoid函数将线性输出映射为概率值，适合二分类场景。

决策树（Decision Tree） 模仿人类决策过程，通过树形结构对数据进行拆分，直观易解释，常用于分类和回归，后续衍生出随机森林等集成方法。

支持向量机（SVM） 通过寻找最大间隔超平面实现分类，可处理线性与非线性问题（借助核函数），尤其适合高维空间的小样本数据。

朴素贝叶斯（Naive Bayes） 基于贝叶斯定理与特征条件独立假设，计算速度快，常用于文本分类（如垃圾邮件识别）。

K近邻（K-NN） 惰性学习算法，直接根据样本相邻的K个点投票决定类别，简单但计算成本随数据量增长而上升。

K均值聚类（K-Means） 无监督学习的代表，通过迭代将数据划分为K个簇，需预先指定簇数量，适用于客户分群等场景。

随机森林（Random Forest） 决策树的集成版本，通过多棵树投票降低过拟合风险，兼具高准确率和鲁棒性，支持特征重要性评估。

AdaBoost 通过串行训练弱分类器并调整样本权重，逐步聚焦难分样本，最终组合成强分类器，是提升（Boosting）算法的典型。

神经网络（Neural Networks） 模拟人脑神经元连接，具备强大的特征学习能力，深度学习的基础，但在数据量不足时易过拟合。

这些算法覆盖监督学习、无监督学习和半监督学习，理解其核心假设与适用场景能帮助在实际问题中选择合适工具。