這篇文章主要介紹“常用的機器學習算法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在常用的機器學習算法有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”常用的機器學習算法有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
工作原理：該算法由目標/結果變量（或因變量）組成，該變量將從給定的一組預測變量（自變量）中預測。使用這些變量集，我們生成一個將輸入映射到所需輸出的函數。訓練過程繼續，直到模型在訓練數據上達到所需的準確度。監督學習的例子：回歸，決策樹，隨機森林，KNN，Logistic回歸等。
工作原理：在此算法中，我們沒有任何目標或結果變量來預測/估計。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行特定干預。無監督學習的例子：Apriori算法，K-means。
工作原理：使用此算法，機器經過培訓，可以做出具體決策。它以這種方式工作：機器暴露在一個環境中，它通過反復試驗不斷地訓練自己。該機器從過去的經驗中學習，并嘗試捕獲最佳可能的知識，以做出準確的業務決策。強化學習的例子：馬爾可夫決策過程。
Linear Regression（線性回歸）
Logistic Regression（Logistic回歸）
Decision Tree（決策樹）
SVM（支持向量機）
Naive Bayes（樸素貝葉斯）
KNN（K-臨近算法）
K-Means（K均值算法）
Random Forest（隨機森林）
Dimensionality Reduction Algorithms（降維算法）
Gradient Boosting algorithms（漸變Boosting算法）
GBM
XGBoost
LightGBM
CatBoost
到此，關于“常用的機器學習算法有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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