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這篇文章主要介紹“常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！
工作原理：該算法由目標(biāo)/結(jié)果變量（或因變量）組成，該變量將從給定的一組預(yù)測(cè)變量（自變量）中預(yù)測(cè)。使用這些變量集，我們生成一個(gè)將輸入映射到所需輸出的函數(shù)。訓(xùn)練過(guò)程繼續(xù)，直到模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上達(dá)到所需的準(zhǔn)確度。監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子：回歸，決策樹(shù)，隨機(jī)森林，KNN，Logistic回歸等。
工作原理：在此算法中，我們沒(méi)有任何目標(biāo)或結(jié)果變量來(lái)預(yù)測(cè)/估計(jì)。它用于聚類不同群體的人口，廣泛用于分割不同群體的客戶進(jìn)行特定干預(yù)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子：Apriori算法，K-means。
工作原理：使用此算法，機(jī)器經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，可以做出具體決策。它以這種方式工作：機(jī)器暴露在一個(gè)環(huán)境中，它通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)不斷地訓(xùn)練自己。該機(jī)器從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并嘗試捕獲最佳可能的知識(shí)，以做出準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)決策。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的例子：馬爾可夫決策過(guò)程。
Linear Regression（線性回歸）
Logistic Regression（Logistic回歸）
Decision Tree（決策樹(shù)）
SVM（支持向量機(jī)）
Naive Bayes（樸素貝葉斯）
KNN（K-臨近算法）
K-Means（K均值算法）
Random Forest（隨機(jī)森林）
Dimensionality Reduction Algorithms（降維算法）
Gradient Boosting algorithms（漸變Boosting算法）
GBM
XGBoost
LightGBM
CatBoost
到此，關(guān)于“常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！
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