机器学习中的代表算法

机器学习中有多种代表性的算法，下面列举几种常见的：

1. **线性回归** (Linear Regression): 用于预测连续数值的目标变量，通过拟合数据点和一条直线来建立输入特征和目标之间的关系。

2. **逻辑回归** (Logistic Regression): 主要用于分类任务，尤其是二元分类，它基于sigmoid函数将线性模型的结果映射到[0, 1]范围内。

3. **决策树** (Decision Tree): 分类和回归问题中常用的算法，通过一系列规则进行决策，形成树状结构，易于理解和解释。

4. **随机森林** (Random Forest): 一种集成学习方法，由众多决策树组成，通过对各个树的结果进行投票或平均来提高预测性能。

5. **支持向量机** (SVM, Support Vector Machine): 主要是用于分类和回归，通过构造最优超平面来最大化样本间的间隔，适用于高维空间的数据。

6. **K近邻算法** (KNN, K-Nearest Neighbors): 非参数学习方法，通过查找训练集中最近的K个邻居来进行预测，简单易懂但计算复杂度较高。

7. **朴素贝叶斯** (Naive Bayes): 基于概率论的一种简单分类方法，假设特征之间相互独立，常用于文本分类等场景。

8. **神经网络** (Neural Networks): 一种强大的模型，模拟人脑神经元的工作原理，包括前馈神经网络、卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 等。

9. **深度学习** (Deep Learning): 特别关注的神经网络变种，通常包含很多隐藏层，如深度信念网络(DBNs)、深度卷积网络(DCNNs) 和长短时记忆网络(LSTMs)。

每种算法都有其适用范围和优缺点，在实际项目中需要根据具体任务的特点选择合适的模型。