机器学习的算法？八、学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，那么，机器学习的算法？一起来了解一下吧。

机器学习的相关算法包括

机器学习算法如下：

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

揭开神秘的机器学习算法：

我们越来越多地看到机器学习算法在实用和可实现的目标上的价值，例如针对数据寻找可用的模式然后进行预测的机器学习算法。通常，这些机器学习算法预测模型用于操作流程以优化决策过程，但同时它们也可以提供关键的洞察力和信息来报告战略决策。

机器学习算法的基本前提是算法训练，提供特定的输入数据时预测某一概率区间内的输出值。请记住机器学习算法的技巧是归纳而非推断——与概率相关，并非最终结论。构建这些机器学习算法的过程被称之为机器学习算法预测建模。

一旦掌握了这一机器学习算法模型，有时就可以直接对原始数据机器学习算法进行分析，并在新数据中应用该机器学习算法模型以预测某些重要的信息。

机器学习有几种算法？

1.线性回归

在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。

2.Logistic回归

Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

3.线性判别分析

Logistic回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。

4.分类和回归树

决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。

5.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。

6.K最近邻算法

K最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN的模型表示就是整个训练数据集。

7.学习向量量化

KNN算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。

8.支持向量机

支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。

9.袋装法和随机森林

随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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机器学习的常见算法

算法很多种的，像贝叶斯网络/SOM神经网络/BP神经网络/ART神经网络/贝叶斯网络/支持向量机等等

机器学习一般常用的算法有哪些？

1. 线性回归

工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。

2. 逻辑回归

根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。

3. 决策树

利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。

4. 支持向量机(SVM)

基本原理(以二维数据为例)：如果训练数据是分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界(直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分)。对于多维数据(如N维)，可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面(超面比N维空间少一维)。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。

5. 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯认为每个特征都是独立于另一个特征的。

机器学习算法的五种基本算子是

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