前言
大家好~在学习机器学习之后，你认为最重要的算法模型有哪些？今儿的内容涉及到
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 支持向量机
- 朴素贝叶斯
- K近邻算法
- 聚类算法
- 神经网络
- 集成方法
- 降维算法
我把每种算法模型的核心公式和代码也列举了出来，如果有其他比较重要的算法，大家可以在评论区给出~这20种算法模型，大家可以作为复习，补充对于整个算法的框架。好了，咱们下面对每种算法进行介绍
今天的内容非常干，建议大家收藏转发~以下是对这些算法模型的简要介绍、核心公式的详细解释以及相关的 Python 代码案例。
1. 线性回归（Linear Regression）
用于建立自变量（特征）和因变量（目标）之间的线性关系。
核心公式：
简单线性回归的公式为： 其中 是预测值， 是截距， 是斜率， 是自变量。
代码案例：
2. 逻辑回归（Logistic Regression）
用于处理分类问题，通过一个 S 形的函数将输入映射到 0 到 1 之间的概率。
核心公式：
3. 决策树（Decision Tree）
通过一系列决策来学习数据的分类规则或者数值预测规则，可解释性强。
核心公式：
决策树的核心在于树的构建和节点分裂的规则，其本身没有明确的数学公式。
代码案例：
4. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
用于分类和回归分析的监督学习模型，能够在高维空间中构造超平面或超平面集合，实现对数据的有效分类。
核心公式：
5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法，常用于文本分类和垃圾邮件过滤。
核心公式：
6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）
一种基本的分类和回归方法，它的基本假设是“相似的样本具有相似的输出”。
核心公式：
KNN 的核心思想是根据输入样本的特征，在训练集中找到与之最接近的 个样本，然后根据这 个样本的标签来预测输入样本的标签。没有明确的数学公式，其预测公式可以简单表示为投票机制。
代码案例：
7. 聚类算法（Clustering）
聚类是一种无监督学习方法，将数据集中的样本划分为若干组，使得同一组内的样本相似度较高，不同组之间的样本相似度较低。
核心公式：
常见的聚类算法包括 K 均值聚类和层次聚类等，它们的核心在于距离计算和簇的更新规则。
代码案例：
这里以 K 均值聚类为例。
8. 神经网络（Neural Networks）
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据的复杂关系。
核心公式：
神经网络的核心在于前向传播和反向传播过程，其中涉及到激活函数、损失函数等。
代码案例：
这里以使用 TensorFlow 实现一个简单的全连接神经网络为例。
9. 集成方法（Ensemble Methods）
集成方法通过组合多个基分类器（或回归器）的预测结果来改善泛化能力和准确性。
核心公式：
集成方法的核心在于不同的组合方式，常见的包括 Bagging、Boosting 和随机森林等。
代码案例：
这里以随机森林为例。
10. 降维算法（Dimensionality Reduction）
降维算法用于减少数据集的维度，保留数据集的重要特征，可以用于数据可视化和提高模型性能。
核心公式：
主成分分析（PCA）是一种常用的降维算法，其核心是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，选择新坐标系上方差最大的方向作为主要特征。
代码案例：
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