标签：大数据 线性 images top 动作 nbsp 机器学习算法 贝叶斯 努力
文章来源：https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202
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根据最近的一项研究，在未来10年，机器学习算法将取代全球25％的工作机会。 随着大数据的快速增长和编程工具（如Python和R-machine学习）的可用性正在成为数据科学家的主流存在。 机器学习应用程序是高度自动化和自修改，随着时间的推移，随着他们学习更多的数据，最小的人工干预。
例如，Netflix的推荐算法基于每个观众观看的节目，更多地了解观众的喜欢和不喜欢。 为了解决各种现实世界数据问题的复杂性质，已经开发了专门的机器学习算法来完美地解决这些问题。 对于那些正在努力理解机器学习的基础知识的初学者，这里是对数据科学家使用的顶级机器学习算法的简要讨论。
（1）监督机器学习算法
机器学习算法，对给定的样本集进行预测。 监督机器学习算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
（2）无监督机器学习算法
没有与数据点相关联的标签。 这些机器学习算法将数据组织成一组聚类，以描述其结构，并使复杂数据看起来简单和有组织的分析。
（3）加固机器学习算法
这些算法选择一个动作，基于每个数据点，然后了解决定是多么好。 随着时间的推移，算法改变其策略，以更好地学习，并实现最佳的回报。
（1）朴素贝叶斯分类器算法
（2）K均值聚类算法
（3）支持向量机算法
（4）Apriori算法
（5）线性回归
（6）逻辑回归
（7人工神经网络
（8随机森林
（9）决策树
（10）最近邻算法
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原文地址：http://www.cnblogs.com/mat-wu/p/6395105.html
