机器学习十大算法

本文介绍了多种核心机器学习算法,包括K近邻、贝叶斯分类、支持向量机、决策树等,并覆盖了从监督学习到无监督学习的主要方法。

 

  • 线性回归算法 Linear Regression
  •  支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)
  • k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)
  • 逻辑回归算法 Logistic Regression
  • 决策树算法 Decision Tree
  • k-平均聚类算法 K-Means
  • 随机森林算法 Random Forest
  • 朴素贝叶斯算法 Naive Bayes
  • 降维算法 Dimensional Reduction
  • 梯度增强算法 Gradient Boosting

(提升,adaboost,隐马尔科夫模型,神经网络,)

 

一:K近邻

 

 

 二:贝叶斯分类

 

 

 三:回归与分类

四:支持向量机

 

 

 五:聚类

 

 

 

 

 六:数据降维:

 

七:EM算法(期望最大化)

 

 

 

 

八:决策树

 

 

 

九:隐马尔科夫模型

 

 

十:Adaboost算法

 

 

 

 十一:梯度增强算法

 

 

 

 

 

 十二:提升

 

 

十三:随机森林

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zzdr12/p/11525538.html

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