总所周知，机器学习学习随着近年来的人工智能的出现逐渐火爆起来，而一般的机器学习任务又分为监督学习和非监督学习，这在这里我先讲到监督学习，监督学习的任务一般分为两种，一种是我前面提到的回归模型用于预测和评价，另一种是分类，给变量贴标签，在机器学习中，分类是一种常见的任务。分类算法将数据分为不同的类别，从而对数据进行预测和判断。下面将介绍几种常用的分类算法。一、决策树决策树是一种基于树形结构来进行决策

机器学习中，回归算法用于预测连续型变量的值。在这篇文章中，我将为大家介绍一些常用的回归算法及其优缺点。线性回归（Linear Regression）线性回归是最基本的回归算法之一，它通过线性组合来建立输入变量和输出变量之间的关系。它非常适用于特征之间具有线性关系的问题。线性回归的优点是简单易懂、计算速度快，但它对于输入特征的要求比较高，对于非线性关系的数据表现不佳。多项式回归（Polynomial