机器学习要学哪些算法？机器学习10大算法解析

机器学习涉及的算法种类很多，可以分为几个主要类别：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。这里我按常见程度和学习顺序，介绍你必须掌握的一些核心算法，并说明它们的作用和应用场景。

1. 线性回归（Linear Regression）
最基础的回归算法，用于预测连续值。比如预测房价、股票价格。简单但非常重要，有助于理解很多复杂模型的基础思想。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）
用于二分类任务，比如判断邮件是否是垃圾邮件。虽然名字叫回归，其实是分类算法，是神经网络之前最常见的分类器之一。

3. 决策树（Decision Tree）
通过一系列“是/否”判断来分类，模型结构清晰、易于解释。适合快速建模，也用于特征选择。

免费分享一套人工智能入门学习资料给大家，如果你想自学，这套资料非常全面！
关注公众号【AI技术星球】发暗号【321C】即可获取！

【人工智能自学路线图（图内推荐资源可点击内附链接直达学习）】
【AI入门必读书籍-花书、西瓜书、动手学深度学习等等...】
【机器学习经典算法视频教程+课件源码、机器学习实战项目】
【深度学习与神经网络入门教程】
【计算机视觉+NLP经典项目实战源码】
【大模型入门自学资料包】
【学术论文写作攻略工具】

4. 随机森林（Random Forest）
是一组决策树的集合（集成学习），具有更好的鲁棒性和准确性。解决过拟合问题表现很好。

5. 支持向量机（SVM）
在特征空间中找到分类边界的算法，适合中小规模数据的分类问题，对维度高的特征也有不错表现。

6. K近邻算法（KNN）
基于距离的分类与回归方法，简单但直观。不需要训练过程，但在预测阶段开销较大。

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
基于概率的分类方法，特别适合文本分类，如垃圾邮件识别、情感分析等。

8. K均值聚类（K-Means）
典型的无监督学习算法，用于将数据自动分成 K 类。比如客户分群、图像压缩等场景。

9. 主成分分析（PCA）
一种降维方法，用来压缩数据、去噪声，也常用于可视化高维数据。

10. 梯度提升树（Gradient Boosting，XGBoost / LightGBM）
非常强大的集成学习算法，在比赛中经常出现，适合结构化数据的分类与回归。

11. 神经网络（Neural Networks）
由多个“神经元”组成的非线性模型，是深度学习的基础。适合复杂模式识别，如图像识别、语音识别等。

12. 卷积神经网络（CNN）
专门处理图像数据的神经网络，广泛用于图像分类、目标检测等任务。

13. 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）
处理时间序列数据，如语音识别、文本生成、股票预测等。

14. 自编码器（Autoencoder）
用于无监督的特征学习、降维、去噪等，结构类似神经网络。

15. 强化学习（Reinforcement Learning）算法（如 Q-learning、DQN）
智能体与环境交互，通过“试错”来学习策略，比如 AlphaGo、游戏 AI、机器人控制等

你不需要一次性掌握所有算法。对于初学者来说，建议优先学习以下几个核心算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、KNN、SVM、朴素贝叶斯、K均值、PCA。这些算法几乎构成了传统机器学习的基础，掌握后再进入神经网络和深度学习会更加顺利。

免费分享一套人工智能入门学习资料给大家，如果你想自学，这套资料非常全面！
关注公众号【AI技术星球】发暗号【321C】即可获取！

【人工智能自学路线图（图内推荐资源可点击内附链接直达学习）】
【AI入门必读书籍-花书、西瓜书、动手学深度学习等等...】
【机器学习经典算法视频教程+课件源码、机器学习实战项目】
【深度学习与神经网络入门教程】
【计算机视觉+NLP经典项目实战源码】
【大模型入门自学资料包】
【学术论文写作攻略工具】