分类与回归应用的主要算法

分类与回归应用的主要算法
分类与回归是机器学习中最基本的问题，它们都可以使用许多不同的算法进行处理。

以下是分类与回归应用中主要的算法：
1. 逻辑回归(Logistic Regression)：逻辑回归是一种广泛应用于分类问题中的线性模型，它将数据映射到一个0到1之间的概率值，然后根据特定的阈值进行分类。

2. 决策树(Decision Tree)：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它将数据分成不同的子集，一旦达到某个条件便停止分割，然后根据叶节点的类别进行分类。

3. k近邻(k-Nearest Neighbor)：k近邻是一种基于距离测量的分类算法，它通过找出最接近目标数据点的k个邻居来确定数据点的类别。

4. 支持向量机(Support Vector Machine)：支持向量机是一种基于超平面的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来划分数据，使得不同类别的数据离超平面最远。

5. 随机森林(Random Forest)：随机森林是一种基于决策树的分类算法，它通过构建多个决策树来进行分类，最终通过投票或平均值来确定分类结果。

6. 神经网络(Neural Network)：神经网络是一种模仿人类神经系统的分类算法，它通过一系列的层和节点来学习数据的特征，并最终输出类别。

7. 线性回归(Linear Regression)：线性回归是一种广泛应用于
回归问题中的线性模型，它通过拟合一条直线来预测连续数值型变量的值。

8. 决策树回归(Decision Tree Regression)：决策树回归是一种基于树形结构的回归算法，它将数据分成不同的子集，一旦达到某个条件便停止分割，然后通过叶节点的平均值进行回归预测。

9. 支持向量回归(Support Vector Regression)：支持向量回归是一种基于超平面的回归算法，它通过找到一个最优的超平面来预测连续数值型变量的值。

10. 随机森林回归(Random Forest Regression)：随机森林回归是一种基于决策树的回归算法，它通过构建多个决策树来预测连续数值型变量的值，最终通过投票或平均值来确定预测结果。