十大经典机器学习算法

以下是机器学习的十大经典算法：
1. 线性回归
2. 逻辑回归
3. 决策树
4. 随机森林
5. 支持向量机
6. 朴素贝叶斯
7. K近邻算法
8. K均值聚类
9. 主成分分析（PCA）
10. 神经网络

其中，线性回归和逻辑回归是最基础的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。决策树和随机森林是基于树结构的算法，用于解决分类和回归问题。支持向量机是一种二分类模型，通过寻找最优超平面将数据分为两类。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，用于文本分类等问题。K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，用于解决分类问题。K均值聚类是一种基于距离度量的聚类算法，用于解决聚类问题。主成分分析（PCA）是一种降维算法，用于将高维数据降为低维数据。神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法，用于解决分类和回归问题。