机器学习是一门涉及训练计算机系统从数据中学习的领域,它采用各种算法和技术,使计算机能够自动从数据中识别模式、做出预测和做出决策。初学者在学习机器学习时应该了解一些重要的算法,这些算法在实践中被广泛应用,并且提供了解决各种问题的基础。下面是几个初学者应该知道的重要机器学习算法:
- 线性回归(Linear Regression):线性回归是一种用于建立连续目标变量与一个或多个自变量之间线性关系的算法。它通过拟合最佳拟合直线来预测目标变量的值。下面是一个使用Python实现线性回归的简单示例:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 输入数据
X = np.array([
机器学习初学者需要掌握线性回归、决策树和K近邻等基础算法。线性回归通过最佳拟合直线预测连续目标变量;决策树以树状结构进行分类和回归;K近邻算法依赖最邻近的K个训练样本进行预测。理解这些算法有助于提升机器学习技能。
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