机器学习算法整理🎉（内含代码）🚀
发布时间：2025-03-12 05:10:14来源：
📚 引言：
在这个数据为王的时代，掌握机器学习算法成为了许多人的必修课。这篇文章将为你整理一些常用的机器学习算法，并附上相应的Python代码，让你能够快速上手实践。
🎯 一、监督学习
1️⃣ 线性回归
- 介绍：线性回归是最基础的预测模型之一，用于预测连续型变量。
- 示例代码：`from sklearn.linear_model import LinearRegression`
2️⃣ 支持向量机
- 介绍：SVM通过寻找最优分割超平面来实现分类。
- 示例代码：`from sklearn.svm import SVC`
🌈 二、无监督学习
3️⃣ K均值聚类
- 介绍：K均值是聚类分析中最常用的方法之一，适用于未标记的数据集。
- 示例代码：`from sklearn.cluster import KMeans`
4️⃣ 主成分分析
- 介绍：PCA是一种降维技术，旨在减少特征空间的维度同时保留尽可能多的信息。
- 示例代码：`from sklearn.decomposition import PCA`
💡 结语：
以上只是机器学习领域的一小部分算法。希望这些基础知识和代码示例能帮助你开启机器学习之旅。不断实践，你会逐渐掌握更多高级技巧！🚀
机器学习 Python 数据分析
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