📚【十大常用机器学习算法总结✨（持续完善）】

在当今数据驱动的世界里，掌握机器学习算法是解锁未来大门的金钥匙🔑。今天，就让我们一起探索那些让人工智能世界熠熠生辉的十大算法吧！🌟

1️⃣ 线性回归 📈：最基础也是最常见的预测模型之一，用于找到变量之间的线性关系。

2️⃣ 逻辑回归 🔍：虽然名字中有“回归”，但它实际上是一种分类算法，特别适用于二分类问题。

3️⃣ 决策树 🌳：通过一系列规则对数据进行分割，形成一个树形结构，简单易懂。

4️⃣ 随机森林 🍃：由多个决策树组成，每棵树独立给出结果，最后通过投票决定最终输出。

5️⃣ 支持向量机 ⚔️：寻找最佳超平面以最大化两类之间的间隔，具有强大的泛化能力。

6️⃣ K近邻算法 🗺️：基于邻居的分类或回归方法，适用于没有明确边界的数据集。

7️⃣ K均值聚类 🔲：一种无监督学习算法，将数据分为K个簇，每个簇的中心点是该簇内所有点的平均值。

8️⃣ 主成分分析 🔄：用于降维，减少数据集中的特征数量，同时保留最重要的信息。

9️⃣ 神经网络 🧠：模仿人脑工作方式，能够处理复杂的非线性关系。

🔟 深度学习 🎯：神经网络的一种形式，通过多层架构实现更复杂的学习任务。

这些算法是通往机器学习世界的基石，不断学习和实践，你将发现更多可能性！🚀

机器学习 算法总结