1. 线性回归（Linear Regression）
基本工作原理： 通过线性模型建立自变量和因变量之间的关系.
示例展示：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
2. 逻辑回归（Logistic Regression）
基本工作原理： 用于二分类问题,根据输入特征预测概率.
示例展示：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
3. 决策树（Decision Trees）
基本工作原理： 通过树状结构进行分类或回归.
示例展示：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
4. 支持向量机（Support Vector Machine）
基本工作原理： 寻找最佳超平面来分离不同类别的数据点.
示例展示：
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
5. 随机森林（Random Forest）
基本工作原理： 结合多个决策树来进行分类或回归.
示例展示：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
6. K近邻（K-Nearest Neighbors）
基本工作原理： 基于最近邻样本的标签进行预测.
示例展示：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
基本工作原理： 基于贝叶斯定理和特征之间条件独立性假设进行分类.
示例展示：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
8. 主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）
基本工作原理： 降维技术,寻找数据中的主要方差分布.
示例展示：
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
9. 支持向量回归（Support Vector Regression）
基本工作原理： 用于连续输出的支持向量机回归.
示例展示：
from sklearn.svm import SVR
model = SVR()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
10. 神经网络（Neural Networks）
基本工作原理： 模拟人脑神经元之间的连接和传输过程.
示例展示：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
predictions = model.predict(X_test)
以上是10大常见的机器学习算法,每种都有不同的应用场景和优势.通过这些算法的应用和实践,可以更好地理解它们的工作原理和效果.
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