常用的機器學習算法總結

一、線性迴歸 1、核心思想   這可能是機器學習中最簡單的算法。例如，當你想要計算一些連續值，而不是將輸出分類時，可以使用迴歸算法。因此，當你需要預測一個正在運行的過程未來的值時，你可以使用迴歸算法。然而，當特徵冗餘，即如果存在多重共線性（multicollinearity）時，線性迴歸就不太穩定。 2、優缺點分析 【優點】： 建模速度快，不需要很複雜的計算，在數據量大的情況下依然運行速度很快；

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