2018年机器学习作业打包文件

机器学习领域涵盖了多种算法，可用于解决各类问题。以下列举了一些常见算法：监督学习包括线性回归、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（如神经网络）。无监督学习则包括K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析和关联规则学习。除此之外，还有更多算法和技术可供选择，因问题和数据特性而异。机器学习是人工智能的一部分，探索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，并不断优化性能。深度学习则是机器学习的一支，灵感源自人脑结构，通过多层神经网络进行学习。从80年代开始，机器学习领域迅速发展，引入了许多数学统计相关模型。而深度学习则在2012年后蓬勃兴起，被广泛应用于各个领域。