机器学习算法可以加深你对机器学习应用和技术的理解。为了更好地理解算法的工作原理，你必须对不同类型的算法有基本的了解。
机器学习算法主要有三种类型：
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监督学习
据集和输入/输出变量来 电报粉 训练算法。你基本上是“手把手”地指导算法，并在监督下进行训练，使其得出特定的判断，以便算法日后能够自行执行这些过程。
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无监督学习
案的学习，算法通过分析非结构化数据集进行自主学习。你只需提供输入变量，算法就能自行得出结论。
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强化学习
强化学习是一种机器学 我们已经有解决方案了 习算法，它使用简单的奖励反馈来强化理想行为。它通过与环境的互动来学习，而不是被明确地教导。
适合初学者的 10 个机器学习算法
现在我们已经讨论了不同类型的 ML 算法，让我们深入研究您今天可以开始使用的顶级机器学习算法，以扩展您作为数据科学家的技能和熟练程度。
1.）朴素贝叶斯分类器算法
如果您计划自动对网页、论坛帖子、博客片段和推文进行分类，而无需手动浏览，那么朴素贝叶斯分类器算法将使您的工作更加轻松。该算法基于流行的贝叶斯概率定理对单词进行分类，并用于与疾病预测圾邮件过滤器和情感分析项目相关的应用。
您可以使用朴素贝叶斯分类器算法对网页进行排名、索引相关性分数并对数据进行分类。
2.）K均值聚类算法
K均值聚类算法是一种用于聚类分析的无监督机器学习算法。它的工作原理是将非结构化数据分成多个不同的组，“k”表示组数。每个数据集包含一组特征，该算法根据特定特征对非结构化数据进行分类。
该算法常用于各种应 邮寄线索用，例如将图像分组、在运动传感器中检测不同类型的活动，以及监测不同组之间跟踪的数据点是否随时间变化。该算法也有一些商业用例，例如按购买历史记录细分数据、根据不同兴趣对用户画像进行分类、按制造和销售指标对库存进行分组等等。