掌握这十大经典算法，玩转机器学习不再难

1. 算法分类与概述：机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习利用标记数据训练模型，学习输入特征和输出标签间的关系；无监督学习在无目标输出的情况下对数据分组；强化学习基于决策结果训练，通过奖惩机制优化算法。
2. 十大算法详解
   • 线性回归算法：用于探寻自变量与因变量间的线性关系，构建类似y=wx+b+ε的模型，通过最小化均方误差（MSE）来确定权重w和偏差b ，常见变体有简单线性回归、多元线性回归、岭回归和套索回归。在房价预测中，可依据房屋面积、房龄等特征预测房价。
   • 支持向量机算法（SVM）：属于监督学习算法，可处理分类和回归任务。其核心是在特征空间找到最优超平面，最大化不同类别数据点间的间隔。支持向量决定超平面位置，核函数能将数据映射到高维空间，解决非线性可分问题。在图像分类场景中应用广泛。
   • 最近邻居 /k - 近邻算法（k - NN）：原理简单，对于未知数据点，依据训练集中与其最邻近的 k 个数据点的类别或数值来预测。距离度量常用欧几里得距离等，k 值的选择对算法性能影响重大。可应用于电影推荐系统，根据用户相似性推荐电影。
   • 逻辑回归算法：虽名为 “回归”，实则用于分类，尤其是二分类问题。借助 Sigmoid 函数将线性组合映射到 [0, 1] 区间，输出属于某类别的概率。在医学诊断、金融风险评估等领域应用广泛，如判断患者是否患病、评估信用卡申请风险等。
   • 决策树算法：以树形结构进行决策，内部节点代表特征，分支是特征的测试结果，叶节点为分类或回归结果。依据信息增益、增益率、基尼指数等分裂准则构建树，为防止过拟合可进行剪枝操作。在电商用户购买行为分析中，可预测用户购买可能性。
   • k - 平均算法（k - Means）：是无监督聚类算法，将相似数据点划分到同一簇。通过迭代优化，使簇内点的均方误差最小，直至质心位置不再显著变化。但 k 值需预先指定且选择困难，初始质心选取会影响聚类结果。可用于电商客户细分，针对不同客户群体制定营销策略。
   • 随机森林算法：基于决策树的集成学习算法，构建多个决策树，通过投票（分类）或平均（回归）结果提升预测的准确性与稳定性。采用 bootstrap 抽样和随机特征选择，对异常值和噪声有较强鲁棒性。在图像分类、医疗诊断等领域应用广泛。
   • 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率进行分类。训练时计算类别条件下的特征概率和类别先验概率，预测时选择后验概率最高的类别。在文本分类、垃圾邮件检测等领域表现出色。
   • 降维算法：旨在减少数据集的维度，保留关键信息，提升计算效率、降低过拟合风险，并便于数据可视化。常见算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。在人脸识别中，可降低图像数据维度，提高识别效率。
   • 梯度增强算法：是一种迭代算法，组合多个弱学习器（如决策树）构建强大的预测模型。通过最小化损失函数，每次添加新的弱学习器拟合当前模型的残差。在电商销量预测、物流配送时间预测等场景中应用广泛。
3. 算法的 Python 实现：文章针对每个算法都给出了 Python 实现示例，利用 NumPy、scikit - learn 等库，涵盖了数据集加载、预处理、模型创建、训练、预测以及评估等完整流程，帮助读者快速上手实践。