人工智能10大流行算法盘点详解
机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K-最近邻、K-均值、随机森林、降维和人工神经网络，涵盖回归、分类、聚类、集成与神经网络，适用于不同任务与数据类型。
机器学习正以前所未有的速度改变着世界，而算法则是驱动这一切的核心引擎。对于初学者而言，面对琳琅满目的算法名称，往往会感到不知所措。本文为你梳理了10种最流行、最实用的机器学习算法，从原理到应用，帮助你快速建立起算法的知识框架。无论你是准备入行的数据科学家，还是只想了解机器学习如何工作，这份指南都能让你轻松上手。
1. 线性回归
线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！
这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
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