America Data Set

一些最流行的监督学习算法包括：

1.线性回归
线性回归就像是机器学习的入门药。它很简单，但对于预测连续值却很有效。例如，我曾经使用线性回归根据历史数据预测每月电费。通过在数据点之间拟合一条直线，该模型可以相当准确地估算未来的账单。

2.逻辑回归
尽管名为逻辑回归，但它用于分类问题，而不是回归。它非常适合二元结果，如垃圾邮件检测（这封电子邮件是否是垃圾邮件？）。我在一个项目中使用逻辑回归将客户评论分类为正面或负面。它很简单，但非常有效。

3.决策树和随机森林
决策树非常直观，因为它们模仿了人类的决策过程。想象一下，根据天气预报决定是否带伞——决策树的工作原理与此类似。随机森林通过结合多个决策树来提高准确性并减少过度拟合，从而更进一步。我使用随机森林来预测金融数据集中的贷款违约，结果非常准确。

4.支持向量机（SVM）
SVM 在分类任务中非常强大，尤其是当数据不是线性可分时。它们使用超平面 中英数据 在高维空间中分离类别。虽然它们需要仔细调整，但我见过它们在图像分类任务中发挥了神奇的作用。

监督学习

监督学习的应用
监督学习技术无处不在：

预测客户流失


银行欺诈检测

无监督学习：探索未标记的数据
当我第一次接触无监督学习时，我既着迷又困惑。与监督学习不同，无监督学习没有标签来指导模型。相反，无监督学习的目标是发现数据中隐藏的模式或结构。