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机器学习无处不在，从医疗保健到游戏，推动着创新。下表只是几个例子。机器学习的应用很快将扩展到教育、气候科学和个性化医疗领域。

类别 示例算法 应用
监督学习 线性回归 通过分析建筑面积、位置和历史数据以色列赌博数据来预测房价。帮助房地产专业人士做出数据驱动的定价决策。
无监督学习 K 均值聚类 根据购买行为、人口统计或偏好对客户进行分组，从而细分客户。企业利用这些洞察来制定有针对性的营销策略并提高客户保留率。
强化学习 Q 学习 创建像 AlphaGo 这样的游戏 AI，通过反复试验进行学习。强化学习可以随着时间的推移完善策略，并在复杂的游戏中击败人类玩家。
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监督学习算法
监督学习算法使用标记数据来查找模式并预测结果。它们通过对已知值进行训练来学习预测新的、未见过的数据点。常见的监督算法是线性回归、逻辑回归和支持向量机。它们支持欺诈检测、股票市场分析和个性化推荐等应用。

监督学习算法

线性回归
线性回归是一种预测数值输出的监督学习算法。它通过一组数据点找到一条回归线（也称为最佳拟合线）。当输入和输出变量之间存在线性关系时，线性回归效果很好。该模型将预测值和实际值之间的误差最小化，这对连续数据预测非常有用。

应用：

预测房价：与人工估算相比，线性回归可以加快估值过程。它使用平方英尺和位置来减少研究时间。
预测销售趋势：线性回归使用历史数据和市场条件来消除猜测。企业可以根据准确的预测快速调整策略。
估算农作物产量：通过分析天气模式和土壤数据，这些回归算法为农民节省了时间。它们自动进行预测，以支持更快的种植决策。
逻辑回归
逻辑回归预测两种可能的结果，“是”或“否”。它使用 S 型函数处理二元分类任务，该函数将输入变量映射到 0 到 1 之间的概率分数。