机器学习常用算法，

机器学习常用算法？那么，机器学习常用算法？一起来了解一下吧。

监督学习算法

决策树

基本概念：决策树是一种基于特征进行分类的算法。每个内部节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个可能值，而叶节点则存放一个类别。

应用场景：适用于分类和回归问题。

优缺点：

优点：可解释性强，可视化。

缺点：容易过拟合（通过剪枝避免过拟合），很难调优，准确率不高。

支持向量机（SVM）

基本概念：支持向量机是一种分类器，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分割超平面，使得两个不同类别的样本尽可能远离该超平面。

应用场景：适用于高维数据分类和回归分析。

优缺点：

优点：泛化能力强，对高维数据表现良好。

缺点：对参数和核函数选择敏感，训练时间长。

逻辑回归

基本概念：逻辑回归通过sigmoid函数将回归方程输出的连续值映射到(0,1)范围内，从而将连续值问题转换为概率问题。

应用场景：主要用于二分类问题。

优缺点：

优点：模型简单，易于实现和解释。

缺点：对非线性问题处理能力较弱。

K-最近邻（KNN）

基本概念：K-最近邻算法是一种基于实例的学习方法，或者是非泛化学习的监督学习方法：它的作用是将新的案例/实例分配给在训练数据集中k个最近邻居的最常见的类。

应用场景：适用于分类和回归问题。

优缺点：

优点：简单直观，易于实现。

缺点：计算量大，对大数据集不适用。

无监督学习算法

K-均值聚类

基本概念：K-均值聚类是一种无监督学习方法，它将n个观测值划分为k个（k≤n）聚类，使得每个观测值属于最近的均值（聚类中心）表示的聚类。

应用场景：适用于数据挖掘和图像处理等领域。

优缺点：

优点：算法简单，计算效率高。

缺点：需要预先设定聚类数目k，对初始聚类中心敏感。

朴素贝叶斯

基本概念：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。

应用场景：适用于文本分类和垃圾邮件识别等。

优缺点：

优点：简单高效，计算速度快。

缺点：假设特征之间独立，这在实际应用中往往不成立。

半监督学习算法

Adaboost

基本概念：Adaboost是一种迭代算法，通过逐步调整每个样本的权重来构建多个弱分类器，并最终将这些弱分类器组合成一个强分类器。

应用场景：适用于分类和回归问题。

优缺点：

优点：具有较好的泛化能力。

缺点：对噪声敏感，训练时间较长。

神经网络

基本概念：神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，通过多层的节点（称为神经元）进行复杂的数据处理和分析。

应用场景：适用于复杂的模式识别和分类任务。

优缺点：

优点：能够处理非线性问题，具有很强的自适应性。

缺点：训练时间长，容易陷入局部最优。

以上就是机器学习常用算法的全部内容。