K-均值（K-means）算法是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题（Clustering）。由于数据标记需要耗费巨大的人力物力，无监...

PCA算法全称是Principal Component Analysis，即主成分分析算法。它是一种维数约减（Dimensionality Re...

朴素贝叶斯（Naive Bayers）算法是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在文本处理领域有广泛的...

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）算法是一种常见的分类算法，在工业界和学术界都有广泛的应用。特别是针对数据集较小...

决策树（Decision Tree，简称DT）是最经典的机器学习模型之一，它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理离散型数...

逻辑回归算法的名字虽然带有“回归”二字，但实际上是用来解决分类问题的算法。 1.逻辑回归算法的原理 假设有一场足球赛，我们有两支球队的所有出场球...

线性回归算法是使用线性方程对数据集拟合得算法，是一个非常常见的回归算法。本章首先从最简单的单变量线性回归算法开始介绍，然后介绍了多变量线性回归算...

KNN（K-Nearest Neighbor，K-近邻算法）算法是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 1.KNN算...