28、机器学习算法与回归分析全解析

机器学习算法与回归分析全解析

在当今数据驱动的时代，机器学习算法和回归分析在各个领域都发挥着至关重要的作用。下面将为大家详细介绍几种常见的机器学习算法以及回归分析的相关知识。

一、常见机器学习算法

1. 朴素贝叶斯算法（Naïve Bayes）

当有人想了解你正在处理的数据信息，希望更多地参与到过程中，但不确定如何做，也不完全理解你所做的事情时，朴素贝叶斯算法是一个很好的选择。而且，在算法尚未完全完成时，他们若想提前看到结果，该算法也能提供帮助。

其他一些算法通常会处理成千上万的数据点，训练和测试数据需要花费时间，这会让外部人员在了解过程之前需要等待，而朴素贝叶斯算法能够简化工作。它虽通常不是最终使用的算法，但能让外部人员大致了解你在做什么，以更易懂的形式呈现工作内容，确保大家达成共识。

2. 聚类算法（Clustering algorithms）

聚类算法是一种很好的算法类型，它能帮助程序自主学习，并处理数据点的分离。使用聚类算法时，保持简单往往效果最佳。它会将部分数据聚成簇，在开始程序之前，你可以选择想要的簇的数量。

簇的数量取决于你处理的信息类型。例如，若仅按性别分离客户，可使用两个簇；若按年龄或其他特征分离客户，则可能需要更多簇。聚类算法会处理大部分数据分离和理解工作，同一簇内的数据点通常相似或有重要的共同特征。形成初始簇后，还可进一步细分，多次迭代后，当质心不再变化，就意味着过程结束。

3. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

使用支持向量机时，需将数据集中的所有项绘制到一个 n 维空间中，n 是算法中应显