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机器学习与深度学习算法概述
资料介绍
一、机器学习算法
（一）监督学习
监督学习是从标记数据中学习输入到输出的映射关系。常见算法包括：
线性回归：通过建立线性模型拟合数据分布，用于连续值预测。如房价预测、销售额估计等场景。基本公式为 ，通过最小化均方误差优化参数。
逻辑回归：虽名为回归，实为二分类算法。通过Sigmoid函数将线性输出映射到[0,1]区间，用于垃圾邮件检测、疾病诊断等。
决策树：基于特征对数据进行递归划分，形成树状结构。具有可解释性强的特点，广泛应用于信贷风控、客户分群。
支持向量机（SVM）：通过寻找最优超平面实现分类，可通过核函数处理非线性问题，适用于文本分类、图像识别等领域。
随机森林：集成多个决策树，通过投票或平均降低过拟合风险，在特征重要性评估、异常检测中表现突出。
（二）无监督学习
无监督学习针对无标记数据，旨在发现数据内在结构：
K-means聚类：将数据分为K个簇，通过最小化簇内距离实现聚类。用于用户分群、市场细分等场景。
主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留主要信息，常用于数据降维、特征提取。
关联规则挖掘（Apriori算法）：发现数据项之间的关联关系，典型应用如购物篮分析（“啤酒与尿布”案例）。
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