确定性与随机机器学习算法

在机器学习领域，确定性与随机机器学习算法是两种常见的方法。确定性算法的结果在给定相同输入的情况下始终相同，而随机算法的结果则可能会因为随机性而产生不同的输出。本文将介绍这两种算法，并提供相应的源代码示例。

确定性机器学习算法

确定性机器学习算法是指在相同的输入条件下，每次运行都会产生相同的结果。这类算法通常基于确定性的数学模型或规则，并且不受随机性的影响。常见的确定性机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。

下面是一个简单的线性回归示例，展示了确定性算法的使用：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
X = np.array(