机器学习技术某种程度影响着当前的人工智能领域，在笔者显然，机器学习当中的算法技术甚至还有可能影响到大数据对于很多领域的应用于深度和广度，对于机器学习的算法来说，我们可以叙述成自学一个目标函数f，它需要最差地同构出有输出变量X到输入变量Y。有一类广泛的自学任务。
我们要根据输出变量X来预测出Y。我们不告诉目标函数f是什么样的。
如果早已告诉，我们就可以必要用于它，而不必须再行通过机器学习算法从数据中展开自学了。接下来我们就来理解一下少见的几种机器学习算法以及其原理包含。
线性重返线性重返是机器学习应用于较为普遍的一类概念和技术，线性重返通过寻找一组特定的权值，称作系数B。通过最能合乎输出变量x到输入变量y关系的等式所代表的线表达出来。
有所不同的技巧可以用作线性重返模型。比如线性代数的普通大于二乘法，以及梯度上升优化算法。
线性重返早已有多达200年的历史，早已被普遍地研究。根据经验，这种算法可以很好地避免相近的数据，以及除去数据中的噪声。它是较慢且简单的选用算法。逻辑重返逻辑重返是另外一种从统计资料领域糅合而来的机器学习算法，和线性重返一样，它的目的是找到每个输出变量所对应的参数值，但有所不同的是，预测输入所用的转换是一个被称作logistic的非线性函数。
正是因为模型自学的这种方式，逻辑重返作出的预测可以被当作输出为0和1两个分类数据的概率值。这在一些必须得出预测合理性的问题中十分简单。就像线性重返，在必须去除与输入变量牵涉到的特征以及相近特征方面，逻辑重返可以展现出得很好。
在处置二分类问题上，它是一个较慢高效的模型。线性判别分析逻辑重返是一个二分类的算法问题，当然如果必须去展开更好的分类，限行判别分析算法，也就是LDA是一种更佳的线性分类方式。
LDA包括对每一类输出数据的统计资料特性（包括类内样本均值和总体样本变量）。通过计算出来每个类的判断值，并根据最大值来展开预测。这种方法假设数据遵从高斯分布（钟形曲线）。所以它可以较好地提早除去离群值。
它是针对分类模型预测问题的一种非常简单有效地的方法。重返树根分析方法决策树式机器学习预测建模的一类最重要算法，对于机器学习来说，可以用二叉树去说明决策树模型，也就是根据算法和数据结构去创建起二叉树的模型，每个节点都是代表一个输出变量以及变量的末端点，可以假设它是数值变量，树根的叶节点还包括用作预测的输入变量y。通过树根的各分支抵达叶节点，并输入对应叶节点的分类值。
朴素贝叶斯这个模型还包括两种概率。它们可以通过训练数据必要计算出来获得：每个类的概率；等价x值情况下每个类的条件概率。根据贝叶斯定理，一旦已完成计算出来，就可以用于概率模型针对新的数据展开预测。
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