机器学习是一种使用现代计算机技术来模拟人类学习过程的方法。它通过从数据中学习模式和规律，自动提取特征并做出预测或决策。在机器学习中，有一些基础算法被广泛应用于各种不同的问题领域。本文将解析几种常见的机器学习基础算法。
1. 线性回归
线性回归是一种用于建立线性关系模型的算法。它假设输入变量和输出变量之间存在着一个线性关系，并通过最小化预测值和实际值之间的误差来确定模型的参数。线性回归可以用于回归问题，如预测房价或销售额。
2. 逻辑回归
逻辑回归是一种二分类算法，用于预测二元结果变量的概率。它通过在输入数据和输出变量之间建立一个逻辑关系模型来实现。逻辑回归常用于预测患病与否、客户购买意向等问题。
3. 决策树
决策树是一种通过对数据进行分类的无参数监督学习算法。它通过从根节点开始递归地选择最佳特征来分割数据，并构建一棵树结构。每个内部节点代表一个特征测试，每个叶节点代表一个类别。决策树可以用于分类问题，如预测鸢尾花的种类。
4. 支持向量机
支持向量机是一种二分类算法，用于构建一个超平面来最大化两类数据样本之间的间隔。它通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优超平面，将不同类别的数据分隔开。支持向量机可以用于分类和回归问题。
5. K最近邻算法
K最近邻算法是一种非参数监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过计算新样本与训练集中样本的距离，并选择距离最近的K个样本作为最终的预测结果。K最近邻算法可以用于图像识别、文本分类等问题。
机器学习基础算法是机器学习领域的基石，掌握这些算法对于理解和应用更高级的机器学习算法至关重要。希望本文能够对你理解机器学习基础算法有所帮助。
参考文献：
本文来自极简博客，作者：星辰之舞酱，转载请注明原文链接：机器学习基础算法解析
