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算法的应用在众多编程开发语言环境下是使用非常频繁的一个元素，而今天我们就通过案例分析来了解一下，人工智能环境下的机器学习常用算法都有哪些类型。
1. 线性回归
线性回归(Linear Regression)可能是流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!
2. 逻辑回归
逻辑回归(Logistic regression)与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况(即，当结果只能有两个可能的值)。对终输出的预测是一个非线性的 S 型函数
3. 决策树
决策树(Decision Trees)可用于回归和分类任务。
在这一算法中，训练模型通过学习树表示(Tree representation)的决策规则来学习预测目标变量的值。树是由具有相应属性的节点组成的。
4. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。
5. K- 均值
K- 均值(K-means)是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。
6. 随机森林
随机森林(Random Forest)是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成(参见决策树)。
7. 人工神经网络(ANN)
人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。
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