小样本机器学习算法推荐

小样本机器学习算法的选择取决于你的数据类型和问题类型。以下是一些常用的小样本机器学习算法：

1. K近邻算法（KNN）：KNN是一种无参数算法，它可以用于分类和回归问题。它通过计算样本之间的距离来进行分类或回归预测。

2. 决策树算法：决策树是一种基于树形结构的分类算法。它通过对特征进行递归分割来生成树形结构，并使用该结构来进行分类。

3. 支持向量机算法（SVM）：SVM是一种有监督的学习算法，用于分类和回归问题。它通过在所有类别之间寻找最佳的决策边界来进行分类。

4. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来建立一个更强大的分类器。

5. 贝叶斯分类器：贝叶斯分类器是一种概率分类器，它基于贝叶斯定理，通过计算样本属于每个类别的概率来进行分类。

6. 神经网络算法：神经网络是一种模拟人脑的学习算法，它可以用于分类和回归问题。神经网络通过连接多个神经元来进行学习和预测。

以上是一些常用的小样本机器学习算法，你可以根据你的具体问题类型和数据类型选择最适合你的算法。