机器学习算法 python

Python中有很多常用的机器学习算法可以使用。以下是一些常见的机器学习算法：

1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立一个线性方程来建模数据。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于处理分类问题，输出一个概率值。

3. 决策树（Decision Tree）：一种树形结构的分类器，可以通过一系列规则对数据进行分类。

4. 随机森林（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习算法，用于分类和回归。

5. 支持向量机（Support Vector Machines）：用于分类和回归问题的监督学习算法。

6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：通过测量不同特征之间的距离来进行分类和回归。

7. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：通过基于贝叶斯定理和特征之间的独立假设来进行分类。

8. 主成分分析（Principal Component Analysis）：一种降维技术，用于减少数据的维度并保留主要特征。

9. 聚类算法（Clustering）：将相似的数据点分组到不同的类别中，常见的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类。

以上只是一些常见的机器学习算法，Python中还有许多其他强大的库和算法可供选择，如深度学习算法中的神经网络等。