python中常见的机器学习算法

Python 是机器学习领域中最常用的编程语言之一，因为它拥有丰富的库和工具支持。以下是 Python 中一些常见的机器学习算法：

1. **线性回归**（Linear Regression）：用于预测连续变量之间的关系，如房价预测。

2. **逻辑回归**（Logistic Regression）：二分类模型，常用于预测概率。

3. **决策树**（Decision Trees）：基于树状结构的分类或回归模型，易于理解和解释。

4. **随机森林**（Random Forest）：集成多个决策树，提高预测准确性和抗过拟合能力。

5. **支持向量机**（Support Vector Machine, SVM）：适用于多种分类和回归任务，特别对高维空间数据效果好。

6. **K近邻算法**（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于样本之间的距离进行分类或回归。

7. **朴素贝叶斯**（Naive Bayes）：基于概率论的简单但强大的分类算法，假设属性之间相互独立。

8. **神经网络**（Neural Networks）：深度学习的基础，包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

9. **聚类算法**（如 K-Means）：将数据分成几个类别，无监督学习方法。

10. **梯度提升**（Gradient Boosting）：例如 GBRT（梯度提升回归树）和 XGBoost，通过迭代改进预测结果。

以上只是部分常见的机器学习算法，实际应用中还有很多其他技术和模型，如集成学习（如 LightGBM）、深度强化学习（DQN）、AutoML 等。