机器学习算法整理

机器学习算法是一类从数据中自动分析获取规律，并利用其来预测未来的一类算法。常见的机器学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。这些算法通过训练集的数据进行学习，然后对测试集的数据进行预测和分类。其中，监督学习是指给定带有标签的训练样本，通过学习得到一个函数模型，使得对于任意输入都能够输出正确的标签；无监督学习则是在没有标签的情况下，通过对数据的分析和处理，发现其中的结构和规律。机器学习算法广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。