这5种常见的机器学习算法最好不要错过

发布网友发布时间：2024-10-15 11:57

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热心网友时间：2024-11-16 22:52

在机器学习领域中，有五种常见的算法不容错过，它们不仅强大且常用于构建复杂的模型。这里逐一介绍：

1. 线性回归

线性回归是一种回归算法，目标是找到样本特征的线性组合与标签之间的关系。其核心是寻找一个最优的线性模型(fw,b)，使得预测结果尽量靠近训练样本。通过最小化平均平方误差，我们能得到一个简单且不易过拟合的模型。

与线性回归不同，对数几率回归用于分类问题。它通过最大化训练数据的似然度，构建一个概率模型，用于预测二元标签。其优化目标是找到一个非线性函数，如sigmoid函数，来近似真实概率分布。

决策树是一种非参数化模型，通过不断划分特征空间，形成决策路径。ID3算法以平均对数似然为优化标准，通过递归地划分数据，构建一个可以自动分类的树形结构。

SVM处理线性不可分和非线性数据。通过引入核技巧，可以在更高维度空间中找到最优决策边界。通过合页损失和软间隔策略，SVM在分类精度和泛化能力之间找到平衡。

kNN是非参数化的简单算法，基于距离度量找到新样本与训练样本的相似度，然后根据多数或平均标签进行预测。k值和距离度量是该算法的关键超参数。