机器学习源代码.zip

机器学习涵盖了多种算法解决不同问题。常见算法包括：监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法，以及无监督学习算法如K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析、关联规则学习。选择适合的算法需考虑问题需求和数据特点。机器学习是人工智能的一种途径，但不是唯一途径，研究计算机如何模拟人类学习行为，获取新知识或技能，改善性能。深度学习是机器学习的子集，通过神经网络进行学习。