机器学习有哪些算法

网上有关“机器学习有哪些算法”话题很是火热，小编也是针对机器学习有哪些算法寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

1.线性回归

在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。

2.Logistic回归

Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

3.线性判别分析

Logistic回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。

4.分类和回归树

决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。

5.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。

6.K最近邻算法

K最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN的模型表示就是整个训练数据集。

7.学习向量量化

KNN算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。

8.支持向量机

支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。

9.袋装法和随机森林

随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

想要学习了解更多机器学习的知识，推荐CDA数据分析师课程。CDA（CertifiedDataAnalyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

机器学习算法大致分为4类：决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。

如今，机器学习算法被广泛用于制造自动驾驶汽车中出现的，各种挑战性的解决方案。通过在汽车中的ECU（电子控制单元）中，结合传感器处理数据，有必要提高机器学习的利用以完成新任务。

潜在的应用包括通过来自不同外部和内部传感器，（如激光雷达，雷达，摄像头或物联网）的数据融合，来评估驾驶员状况或驾驶场景分类。运行汽车信息娱乐系统的应用程序可以从传感器数据融合系统接收信息，例如，车辆注意到驾驶员受伤，则可以将汽车引导到医院。这种基于机器学习的应用程序，还包括驾驶员的言语和手势识别和语言翻译。

学习方法

算法分为无监督和监督算法，两者之间的区别是他们如何学习。监督算法利用训练数据集学习，并继续学习，直到达到他们所期望的（最小化错误概率）程度。监督算法可以分为归类，分类和异常检测或维数缩减。无监督算法尝试从可用数据中导出值，这意味着，在可用数据内，算法产生关系，以便检测模式或根据它们之间的相似程度，将数据集划分为子组。

无监督算法可以在很大程度上，被分类为关联规则学习和聚类。加强算法是另一组机器学习算法，它处于无监督和监督学习之间。对于每个训练示例，在监督学习中有一个目标标签。在无监督的学习中完全没有标签，强化学习包括时间延迟和稀疏标签未来的奖励。

关于“机器学习有哪些算法”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！

本文来自作者[wzjinhao]投稿，不代表金豪号立场，如若转载，请注明出处：https://wzjinhao.cn/zlan/202508-12332.html