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20 大机器学习算法解释
为什么重要：计算的未来严重依赖于机器学习及其驱动的算法。让我们了解前 20 种 ML 算法。
来源:人工智能+简介
简介新时代的计算严重依赖于机器学习及其驱动算法。这些算法处理和理解大量数据，使机器无需人工输入即可做出预测和决策。
机器学习算法有几十种，每种都有优点和缺点。这篇文章将探讨 20 种最常用的机器学习算法，并讨论它们的独特之处。
什么是机器学习？
什么是机器学习？首先，让我们看看机器学习到底是什么。 Arthur Samuel 在 1959 年推广了这个术语，并将其定义为“计算机程序通过经验提高其性能的能力”。这意味着所使用的算法可以根据给定的数据做出预测或决策。
机器学习可以分为四个主要类别：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。每个类别都依赖于略有不同的机器学习算法和方法，但都使用高级数学概念来处理大量数据。
另请阅读：机器学习算法简介
另请阅读：机器学习算法简介 另请阅读：机器学习算法简介 机器学习算法简介前 20 种机器学习算法
前 20 种机器学习算法下面，我们将介绍最常用的 20 种机器学习算法。这些算法用于许多行业和领域，以帮助机器做出预测和决策。
线性回归
线性回归 线性回归在线性回归中，您使用过去的数据来预测未来特定结果的可能性。该算法通常用于财务预测、客户细分和风险建模。