《机器学习实战》_python2.zip多版本改写

机器学习包含多种算法，用于解决各种问题类型。以下是一些常见的机器学习算法：监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法以及深度学习算法，如神经网络。无监督学习算法有K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析以及关联规则学习。这些仅是众多机器学习算法中的一部分，根据问题和数据的特点，选择适合的算法至关重要。机器学习是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，但并非唯一。它研究计算机如何模拟或实现人类学习行为，以获取新知识或技能，并不断改善自身性能。大约从上世纪80年代开始迅速发展，诞生了许多数学统计相关的机器学习模型。深度学习是机器学习的一个子领域，灵感来自人脑，由人工神经网络组成，模仿人脑中的结构。在深度学习中，学习通过深层、多层的神经元网络进行，深度指的是神经网络中隐藏层的数量。大约在2012年后迅速发展，被广泛应用于多个领域。机器学习研究计算机如何模拟人类学习行为，获取新知识或技能，并不断改善自身。从实践的角度而言