【AI-34】机器学习常用七大算法

以下是对这七大常用算法的浅显易懂解释：

1. k 邻近算法（k - Nearest Neighbors，KNN）

想象你在一个满是水果的大广场上，现在有个不认识的水果，想知道它是什么。k 邻近算法就是去看离这个水果最近的 k 个已知水果是什么，然后根据这 k 个水果来判断它是什么。比如，离它最近的 5 个水果里有 4 个是苹果，1 个是梨，那大概率就认为这个不认识的水果是苹果。它常用于分类任务，像图像识别里判断图片是猫还是狗等。

2. 线性回归

假如你记录了很多房子的面积和价格，发现面积越大，价格往往越高，好像有一条直线能把它们大致串起来。线性回归就是要找出这条直线的方程，这样当你知道一个新房子的面积时，就能通过这个方程预测它大概的价格。它是一种用于预测数值型结果的算法，比如预测销售额、气温等。

3. 逻辑回归

它虽然名字里有 “回归”，但主要用于分类。比如判断一封邮件是不是垃圾邮件。它会根据邮件里的各种特征（比如有没有奇怪的词语、发件人是不是陌生等），算出一个概率值，当这个概率值超过一定阈值，就判断是垃圾邮件，否则就不是。它是在寻找一个边界，把不同类别的数据分开。

4. 朴素贝叶斯

假设你在整理自己的观影记录，想预测一部新电影你会不会喜欢。朴素贝叶斯会根据电影的类型（比如是动作片还是爱情片）、主演、导演等特征，结合你之前对不同特征电影的喜好情况，计算出你喜欢这部新电影的概率。它基于贝叶斯定理，假设特征之间