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作為Ai人工智能時代的程序開發者，不論是否參與了大數據、人工智能相關的技術開發工作，都需要了解一些常用的機器學習算法，今天蠟炬教育老師就給你推薦10個必須算法。
1、 線性回歸：在統計學和機器學習領域，線性回歸是被最多人使用也是最容易入門的算法。
2、 Logistic回歸：Logistic回歸是從統計學領域借鑒來的一種技術，主要處理二分類問題。
3、 線性判別分析：線性判別分析算法（LDA）是用來處理兩個以上類的問題的首選分類技術。
4、 分類和回歸樹：決策樹是一類重要的預測建模算法，它的學習速度很快，做出預測的速度也很快。
5、 樸素貝葉斯：樸素貝葉斯是一種簡單并且效果非常好的預測建模算法，它假設每個輸入變量相互之間獨立，這個算法在處理大量的復雜問題時效果非常好。
6、 K最近鄰算法：K最近鄰（KNN）算法非常簡單，KNN模型表示就是整個訓練數據集，有時候，KNN需要大量的內存或空間來存儲所有數據，但只有在需要預測時才執行計算。
7、 學習向量量化：與KNN不同，學習向量量化算法（LVQ）可以選擇所需訓練實例數據，并精確學習這些實例，不需要處理整個訓練數據集。
8、 支持向量機：支持向量機（SVM）是目前機器學習領域中可以直接使用的最強大的分類器之一。
9、 袋裝法和隨機森林：隨機森林時一種集成機器學習算法，在機器學習領域應用非常廣泛。
10、Boosting和AdaBoost：Boosting是一種試圖利用大量弱分類器的集成技術；AdaBoost是第一個為二分類問題開發的真正的Boosting算法。
上述這個10個機器學習算法作為業內比較常用的算法，有著非常重要的地位，建議每個程序員都應該簡單或者深入了解，最好是能運用到實際的業務場景中。
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