机器学习回归算法？1. 简单线性回归：1.1 损失函数：在机器学习中，所有的算法模型其实都依赖于 最小化或最大化某一个函数 ，我们称之为“ 目标函数 ”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。什么是损失函数呢？那么，机器学习回归算法？一起来了解一下吧。

机器学习人工智能的算法有哪些？

我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。

首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法，具体有L0， L1，L2，etc等等，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关。这种算法与决策树、SVM相比，我们还会得到一个不错的概率解释，当然，我们还可以轻松地利用新数据来更新模型，比如说使用在线梯度下降算法-online gradient descent。如果我们需要一个概率架构，比如说，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间，或者我们希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，我们可以使用这个这个算法。

那么逻辑回归算法的优点是什么呢？其实逻辑回归的优点具体体现在5点，第一就是实现简单，广泛的应用于工业问题上。第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低。第三就是便利的观测样本概率分数。

机器学习算法的五种基本算子是

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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机器学习的方法之回归算法

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

机器学习常见算法优缺点之逻辑回归

人工智能算法有集成算法、回归算法、贝叶斯算法等。

一、集成算法。

1、简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。

2、每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法组织起来，即多个专家共同决定结果。集成算法比使用单个模型预测出来的结果要精确的多，但需要进行大量的维护工作。

二、回归算法。

1、回归分析是在一系列的已知自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为算法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。

2、因此回归分析是实用的预测模型或分类模型。

三、贝叶斯算法。

1、朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

2、朴素贝叶斯分类分为三个阶段，根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，形成训练样本集合。计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计。使用分类器对待分类项进行分类。

机器学习系列 - 4 线性回归算法

看这篇博客基本就挺全了，包含了比较新的算法，像17年微软开源的lgb算法也有介绍，而且通俗易懂网页链接

以上就是机器学习回归算法的全部内容，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。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。