常用的机器学习算法有哪些
这篇文章主要介绍"常用的机器学习算法有哪些"，在日常操作中，相信很多人在常用的机器学习算法有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"常用的机器学习算法有哪些"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
监督学习(Supervised Learning)
工作原理：该算法由目标/结果变量（或因变量）组成，该变量将从给定的一组预测变量（自变量）中预测。使用这些变量集，我们生成一个将输入映射到所需输出的函数。训练过程继续，直到模型在训练数据上达到所需的准确度。监督学习的例子：回归，决策树，随机森林，KNN，Logistic回归等。
无监督学习(Unsupervised Learning)
工作原理：在此算法中，我们没有任何目标或结果变量来预测/估计。它用于聚类不同群体的人口，广泛用于分割不同群体的客户进行特定干预。无监督学习的例子：Apriori算法，K-means。
强化学习(Reinforcement Learning)
工作原理：使用此算法，机器经过培训，可以做出具体决策。它以这种方式工作：机器暴露在一个环境中，它通过反复试验不断地训练自己。该机器从过去的经验中学习，并尝试捕获最佳可能的知识，以做出准确的业务决策。强化学习的例子：马尔可夫决策过程。
常用机器学习算法列表
Linear Regression（线性回归）
Logistic Regression（Logistic回归）
Decision Tree（决策树）
SVM（支持向量机）
Naive Bayes（朴素贝叶斯）
KNN（K-临近算法）
K-Means（K均值算法）
Random Forest（随机森林）
Dimensionality Reduction Algorithms（降维算法）
Gradient Boosting algorithms（渐变Boosting算法）
GBM
XGBoost
LightGBM
CatBoost
到此，关于"常用的机器学习算法有哪些"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
