机器学习经典算法实例

机器学习的经典算法有很多，这里列举几个常见的例子：

1. **线性回归**：用于预测数值型连续变量，如房价预测。它通过找到一个最佳拟合直线来描述输入特征和目标值之间的关系。

2. **逻辑回归**：一种分类模型，常用于二分类问题，比如判定一封邮件是否是垃圾邮件。它基于sigmoid函数将线性结果映射到0到1之间。

3. **决策树**：通过对数据集划分成一系列简单规则形成树状结构，用于预测或分类，易于理解和解释。

4. **随机森林**：结合了多个决策树，每个树都是独立预测的结果，通过投票或平均降低过拟合风险。

5. **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，寻找最优超平面将数据分割成两类，对于非线性问题，可以使用核技巧进行转换。

6. **K近邻算法（KNN）**：基于样本的“邻居”来进行预测，最常用的k值是1或3，适用于小型数据集和非监督学习。

7. **朴素贝叶斯**：基于概率理论的分类算法，假设特征之间相互独立，常用于文本分类和情感分析。

8. **神经网络**：尤其是深度学习中的前馈神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），广泛应用于图像识别、语音识别等领域。