机器学习中的传统算法

传统的机器学习算法通常是指那些在数据驱动的学习过程早期被广泛应用的方法，它们基于统计模型而不是深度神经网络。这类算法包括：

1. **线性回归**：通过找到一条直线最佳拟合数据点，预测连续变量之间的关系。
2. **逻辑回归**：一种分类算法，用于估计事件发生的概率，常用于二分类问题。
3. **决策树**：将数据集分成一系列小的、简单的规则集，每个节点代表一个特征测试，用于做出决策。
4. **随机森林**：集成多个决策树，提高预测准确性和抗过拟合能力。
5. **支持向量机**（SVM）：寻找最优超平面，最大化类别间的间隔，适用于分类和回归。
6. **K近邻算法**（KNN）：基于样本的特征相似度进行分类，新样本的类别由其k个最近邻居决定。

这些算法通常需要手动选择特征、设置超参数，并依赖于领域知识。尽管它们的计算复杂度相对较低，但对于复杂的问题可能不够强大，随着深度学习的发展，现在许多任务都转向了神经网络等更高级的算法。