机器学习10大算法什么是机器学习呢？从广泛的概念来说，机器学习是人工智能的一个子集。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。 简而言之，机器学习是人工智能的应用。 通过使用从数据中反复学习到的算法，机器学习可以改进计算机的功能，而无需进行明确的编程。机器学习中的算法有哪些？如果你是一个数据科学家或机器学习的狂热爱好者，你可以根据机器学习算法的类别来学习。机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送时也能得出结论。系统一直被训练，直到达到所需的精度水平。无监督学习给系统一堆无标签数据，它必须自己检测模式和关系。 系统要用推断功能来描述未分类数据的模式。强化学习强化学习其实是一个连续决策的过程，这个过程有点像有监督学习，只是标注数据不是预先准备好的，而是通过一个过程来回调整，并给出“标注数据”。机器学习三大类别中常用的算法如下：1. 线性回归工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当
