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本文详细介绍了机器学习中的各种算法，包括回归、正则化、集成算法、决策树、支持向量机、降维、聚类和贝叶斯算法。文章分析了每种算法的优缺点，如线性回归在线性关系时效果好，但无法处理非线性；Lasso回归可用于特征选择，而随机森林和梯度提升树在处理非线性问题和减少过拟合方面表现出色。此外，还讨论了正则化、集成方法在降低过拟合风险中的作用。选择合适的算法取决于数据性质、问题需求和计算资源。
本文详细介绍了机器学习中的各种算法，包括回归、正则化、集成算法、决策树、支持向量机、降维、聚类和贝叶斯算法。文章分析了每种算法的优缺点，如线性回归在线性关系时效果好，但无法处理非线性；Lasso回归可用于特征选择，而随机森林和梯度提升树在处理非线性问题和减少过拟合方面表现出色。此外，还讨论了正则化、集成方法在降低过拟合风险中的作用。选择合适的算法取决于数据性质、问题需求和计算资源。
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