深度学习典型传统算法介绍

深度学习是机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的学习方式。与传统算法相比，深度学习可以自动化地从数据中学习特征并进行预测。传统算法也有很多种，以下是几种典型的传统算法介绍：

1. 决策树算法：决策树是一种分类和回归的算法，它通过对数据的分析建立一棵决策树，对未知数据进行分类或回归预测。

2. 支持向量机算法：支持向量机是一种二元分类模型，它通过找到最大间隔超平面将不同类别的数据分开。

3. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并利用贝叶斯公式计算每个类别的概率。

4. K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类和回归算法，它通过寻找与未知数据最近的K个已知数据来进行预测。

5. 线性回归算法：线性回归是一种用于预测数值型变量的算法，它通过拟合一个线性模型来预测未知数据。