《机器学习实战》代码范例.zip

机器学习领域涵盖多样算法，应对各类问题。常见算法包括监督学习：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；深度学习算法如神经网络；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。选择合适算法需考虑问题需求和数据特性。机器学习是人工智能子集，通过模拟人类学习行为获取新知识或技能，不断优化自身性能。80年代机器学习蓬勃发展，产生数学统计相关模型。深度学习是机器学习子集，模仿人脑结构，以神经网络为核心。学习通过多层神经网络进行。实践意义深远，广泛应用于各领域。