2024年4月13日发(作者：)
10种常用机器学习算法简介
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任
何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。
举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素
左右，例如数据集的大小和结构。
因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并
选出最优项。
当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学习的主要任务。
打个比方，如果你想打扫房子，你可能会用到吸尘器、扫帚或者拖把，但你肯定不会拿把
铲子开始挖坑吧。
对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说，这儿有份数据科学家使用的十
大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性，便于大家更好地理解和应用，快来看看吧。
一、线性回归
线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。
由于预测建模主要关注最小化模型的误差，或者以可解释性为代价来做出最准确的预
测。 我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。
线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）
与输出变量（y）之间的线性关系。
举例：y = B0 + B1 * x
给定输入x，我们将预测y，线性回归学习算法的目标是找到系数B0和B1的值。可
以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘和梯度下降优化的
线性代数解。
线性回归已经存在了200多年，并且已经进行了广泛的研究。 如果可能的话，使用这
种技术时的一些经验法则是去除非常相似（相关）的变量并从数据中移除噪声。 这是一种
快速简单的技术和良好的第一种算法。
二、逻辑回归
逻辑回归是机器学习从统计领域借鉴的另一种技术。 这是二分类问题的专用方法（两
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