机器学习基础算法笔记

摘要 机器学习是入门AI的必经之路里面有众多的基础算法如线性回归，决策树等等的算法，机器学习可以分为监督式学习（Supervised learning）以及非监督学习(Unsupervised Learning )，目前最广泛被使用的分类器有人工神经网络、支持向量机、最近邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类，无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一

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