必学10大算法

给定输入值 x 的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是找到系数 B0 和 B1 的值。

我们可以使用不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最小二乘法的线性代数解和梯度下降优化。

线性回归大约有 200 多年的历史，并已被广泛地研究。在使用此类技术时，有一些很好的经验规则：我们可以删除非常类似(相关)的变量，并尽可能移除数据中的噪声。线性回归是一种运算速度很快的简单技术，也是一种适合初学者尝试的经典算法。

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***方法。

像线性回归一样，Logistic 回归的目的也是找到每个输入变量的权重系数值。但不同的是，Logistic 回归的输出预测结果是通过一个叫作「logistic 函数」的非线性函数变换而来的。

logistic 函数的形状看起来像一个大的「S」，它会把任何值转换至 0-1 的区间内。这十分有用，因为我们可以把一个规则应用于 logistic 函数的输出，从而得到 0-1 区间内的捕捉值(例如，将阈值设置为 0.5，则如果函数值小于 0.5，则输出值为 1)，并于需要为预测结果提供更多理论依据的问题非常有用。

与线性回归类似，当删除与输出变量无关以及彼此之间非常相似(相关)的属性后，Logistic 回归的效果更好。该模型学习速度快，对二分类问题十分有效。

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***的线性分类技术。

LDA 的表示方法非常直接。它包含为每个类计算的数据统计属性。对于单个输入变量而言，这些属性包括：果是通过计算每个类的判别值、并将类别预测为判别值***的类而得出的。该技术假设数据符合高斯分布(钟形曲线)，因此***预先从数据中删除异常值。LDA 是一种简单而有效的分类预测建模方法。

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。

决策树可以被表示为一棵二叉树。这种二叉树与算法设计和数据结构中的二叉树是一样的，没有什么特别。每个节点都代表一个输入变量(x)和一个基于该变量的分叉点(假设该变量是数值型的)。

果是通过计算每个类的判别值、并将类别预测为判别值***的类而得出的。该技术假设数据符合高斯分布(钟形曲线)，因此***预先从数据中删除异常值。LDA 是一种简单而有效的分类预测建模方法。

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。

决策树可以被表示为一棵二叉树。这种二叉树与算法设计和数据结构中的二叉树是一样的，没有什么特别。每个节点都代表一个输入变量(x)和一个基于该变量的分叉点(假设该变量是数值型的)。

（编辑：鄂州站长网）

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