该方法收敛速度快，因此即使训练集规模适中

[tanjimajha12]

决策树是一系列决策的图形表示。您可以使用分支方法来得出结论。

每个内部节点都是一个测试或一个问题。该测试的结果由分支表示。最终决策由叶节点表示。

决策树非常适合输出具有离散值的情况。它是一种强大的算法，可以处理缺失数据以及错误。

2.朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类使用贝 保加利亚手机号码数据库 叶斯概率定理来构建可以有效对数据集进行分类的模型。

，也能很好地发挥作用。当输入和输出变量为分类变量时，该方法非常有效。

尽管属性的独立性是机器学习教程中朴素贝叶斯分类的基本假设，但它在一系列应用中表现良好，并在垃圾邮件过滤、情绪分类、面部识别、新闻分类等方面显示出良好的效果。

3.逻辑回归
当您需要将结果变量的概率表示为某些其他输入变量的函数时，可以使用逻辑回归。

得出输入变量的线性组合，并对其应用逻辑函数。然后，你可以根据预测变量预测结果。

它是一种强大且不太复杂的算法，也更容易检查。逻辑回归用于天气预报、分析选举结果、信用评分等。

4. K均值聚类
K 均值聚类
K 均值聚类源 – aws
聚类是一种无监督的机器学习算法，其中数据集根据相似性分组成簇。

在 K 均值聚类中，聚类数 k 是预定义的。它能提供更快的结果，尤其是当 k 较小时。

它是机器学习教程中的一种迭代方法，它计算每次迭代中的质心并创建最小化集群内标准差的集群。

该过程持续进行，直到集群不再发生变化。这就是问题的答案——什么是机器学习算法，用于对文档、IT 警报进行分类、细分客户、识别犯罪地点和分析罪犯。

5.支持向量机
支持向量机或 SVM 找到一条线或超平面将训练集划分为不同的类别。

在机器学习教程中，你会发现这样的超平面不止一个。在这种情况下，算法被编程为选择一个最大化类间距离的超平面。

该算法高效且准确。使用 SVM 时不会出现过度拟合的风险。它可用于股票市场预测、图像分类、展示广告等。

6.主成分分析
你的数据集并不总是由独立变量组成。当变量相关时，你可以通过转换这些变量来降低它们的维数。

变换是正交的，新的变量集是不相关的。它们被称为主成分。

可视化和压缩是使用 PCA 的一些领域。PCA 是一种无监督学习算法，需要对该领域有一定的了解才能有效使用。


机器学习有哪些应用？
机器学习几乎触及了我们日常生活的方方面面。您可能已经接触过它，甚至没有意识到您正在处理 ML 应用程序。

你不想知道机器学习教程中的所有算法在现实生活中的应用吗？以下是一些最常见的 ML 算法应用。