淺析機器學習必學10大算法及8種降維技術
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
機器學習必學10大算法
1.線性回歸
2.Logistic 回歸
3.線性判別分析
4.分類和回歸樹
5.樸素貝葉斯
6.K最近鄰算法
7.學習向量量化
8.支持向量化
9.袋裝發(fā)和隨機森林
10.Boosting 和 AdaBoost
機器學習中必知必會的 8 種降維技術
1.相關性濾波器
2.方差濾波器
3.UMAP
4.t-SNE
5.自動編碼器（Auto Encoder ）
6.缺失值
7.前向/后向特征選擇
8.主成分分析
整合自：機器學習社區(qū)百度百科機器之心
審核編輯：金橋
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工商網監(jiān)
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