常用的机器学习算法总结

一、线性回归 1、核心思想   这可能是机器学习中最简单的算法。例如，当你想要计算一些连续值，而不是将输出分类时，可以使用回归算法。因此，当你需要预测一个正在运行的过程未来的值时，你可以使用回归算法。然而，当特征冗余，即如果存在多重共线性（multicollinearity）时，线性回归就不太稳定。 2、优缺点分析 【优点】： 建模速度快，不需要很复杂的计算，在数据量大的情况下依然运行速度很快；

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