机器学习的常见算法及深度学习与机器学习的关系

机器学习常用算法与深度学习解析

KdpdCode

于 2023-09-26 13:07:27 发布

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文章标签：机器学习算法深度学习机器学习-深度学习

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本文介绍了机器学习中的常见算法，如线性回归、逻辑回归和决策树，并探讨了深度学习作为机器学习分支的特点，包括其在处理非线性关系上的优势，以及对数据和计算资源的需求。深度学习与传统机器学习算法的选择取决于具体问题和资源条件。

机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，涵盖了多种算法和技术，用于让计算机系统能够通过数据学习和改进性能。在机器学习中，有许多常见的算法被广泛应用，而深度学习则是机器学习中的一个重要分支，它使用基于神经网络的深层结构来解决复杂的学习问题。本文将介绍机器学习的常见算法，并探讨深度学习与机器学习之间的关系。

首先，让我们来了解一些机器学习的常见算法。

线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的监督学习算法。它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合一条直线或超平面。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建示例数据
X = np.array([

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