1.2 机器学习算法初窥

有人总结了排名前10的机器学习算法，如下所述。

• 线性回归算法（Linear Regression Algorithm）。

• 罗吉斯回归算法（Logistic Regression Algorithm）。

• 决策树算法（Decision Tree Algorithm）。

• 支撑向量机算法（SVM Algorithm）。

• 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）。

• K-近邻算法（KNN Algorithm）。

• 欧几里得距离聚类算法（K-means Algorithm）。

• 随机森林算法（Random Forest Algorithm）。

• 降维算法（Dimensionality Reduction Algorithm）。

• 梯度提升算法（Gradient Boosting Algorithm）。

如果没有良好的数学基础，特别是概率与离散数学方面的基础，那么理解这10种算法中的后9种，的确有一定的难度。因此，让我们以最简单的一元线性回归算法（Unary Linear Regression Algorithm）为例，探究机器学习算法到底在让计算机做什么，并理解机器学习算法中的核心运算是什么。