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机器学习算法概述
资料介绍
机器学习是人工智能的核心分支，它使计算机能够通过数据学习并改进性能，而无需显式编程。其核心目标是构建能够从经验（数据）中自动提取规律的算法模型，实现对未知数据的预测或决策。
二、机器学习算法的分类
（一）监督学习
监督学习是指模型从标记数据（输入与对应输出）中学习映射关系。常见算法包括：
· 分类算法：用于预测离散类别，如垃圾邮件检测、图像识别。代表算法有逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
· 回归算法：用于预测连续数值，如房价预测、销量预测。代表算法有线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归等。
（二）无监督学习
无监督学习使用无标记数据，旨在发现数据中隐藏的结构或模式。常见算法包括：
· 聚类算法：将数据分组为相似的簇，如K-均值聚类、DBSCAN、层次聚类。
· 降维算法：减少数据维度同时保留关键信息，如主成分分析（PCA）、t-SNE。
· 关联规则学习：挖掘数据项之间的关联关系，如Apriori算法。
（三）半监督学习
结合少量标记数据和大量未标记数据进行学习，适用于标记成本高的场景，如文本分类、语音识别。
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