重要的機器學習算法

本文旨在爲那些獲取關於重要機器學習概念知識的人們提供一些機器學習算法，同時免費提供相關的材料和資源。而且附上相關算法的程序實現。

通用的機器學習算法包括：

1. 1.決策樹。
2. 2.SVM。
3. 3.樸素貝葉斯。
4. 4.KNN。
5. 5.K均值。
6. 6.隨機森林。

下面是使用Python和R代碼實現並簡要解釋這些常見機器學習算法。

1.決策樹：

這是做者最喜歡的算法之一，做者常用它。它是一種主要用於分類問題的監督學習算法。使人驚訝的是，它居然適用於分類和連續因變量。在這個算法中，咱們能夠將人口分紅兩個或更多的齊次集合。這須要基於一些很是重要的屬性和獨立變量完成的，以使組羣儘量獨立。

Python代碼：