在一个几乎所有人工任务都被自动化的世界里，人工的定义正在发生变化。机器学习算法可以帮助计算机下棋，进行手术，并变得更加聪明和个性化。
我们生活在一个技术不断进步的时代，看看这些年来计算机是如何进步的，我们可以预测未来的日子会怎样。
这场革命突出的主要特征之一是计算工具和技术是如何被民主化的。在过去的五年里，数据科学家通过无缝地执行先进的技术建立了复杂的数据处理机器。其结果是令人震惊的。
机器学习算法被分为4种类型：
- 有监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
这4种类型又被进一步分为更多的类型。
机器学习算法有哪些？
1. 线性回归
为了理解这个算法的工作功能，想象一下你将如何按照重量递增的顺序排列随机的木头。然而，有一个问题–你不能对每根原木进行称重。你必须通过观察原木的高度和周长来猜测其重量（视觉分析），并使用这些可见参数的组合来排列它们。这就是机器学习中的线性回归。
在这个过程中，通过将自变量和因变量拟合到一条线上，建立起自变量和因变量之间的关系。这条线被称为回归线，用线性方程Y= a *X + b表示。
2. 对数回归
Logistic回归用于估计一组独立变量的离散值（通常是二进制值，如0/1）。它通过将数据拟合到一个对数函数来帮助预测一个事件的概率。它也被称为Logit回归。
3. 决策树
机器学习中的决策树算法是当今最流行的算法之一；这是一种监督学习算法，用于对问题进行分类。它对分类和连续因变量的分类都很有效。在这种算法中，我们根据最重要的属性/自变量将人口分成两个或更多的同质集合。
4. SVM（支持向量机）算法
SVM算法是一种分类算法的方法，你将原始数据绘制成n维空间中的点（其中n是你拥有的特征数量）。然后将每个特征的值与一个特定的坐标联系起来，这样就很容易对数据进行分类。被称为分类器的线条可以用来分割数据，并将它们绘制在图表上。
5. 天真贝叶斯算法
天真贝叶斯分类器假定一个类别中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。
天真贝叶斯模型很容易建立，对大规模数据集很有用。它很简单，而且已知其性能甚至超过了高度复杂的分类方法。
6. KNN（K-最近的邻居）算法
这个算法可以应用于分类和回归问题。显然，在数据科学行业内，它更广泛地用于解决分类问题。这是一个简单的算法，它存储所有可用的案例，并通过对其k个邻居的多数投票来对任何新案例进行分类。然后，该案例被分配到与它有最多共同点的类别中。一个距离函数来执行这个测量。
7. K-Means
这是一种解决聚类问题的无监督学习算法。数据集被分为特定数量的聚类（我们称这个数字为K），这样一来，一个聚类中的所有数据点都是同质的，与其他聚类中的数据有异质性。
8. 随机森林算法
一个决策树的集体被称为随机森林。为了根据一个新物体的属性对其进行分类，每棵树都要进行分类，并由树为该类 “投票”。森林选择拥有最多选票的分类（超过森林中所有的树）。
9. 降维算法
在当今世界，企业、政府机构和研究机构正在存储和分析大量的数据。作为一名数据科学家，你知道这些原始数据包含了大量的信息–挑战在于如何识别重要的模式和变量。
10. 梯度提升算法和AdaBoosting算法
这些都是提升算法，当必须处理大量的数据负荷以做出高精确度的预测时，就会使用这些算法。提升算法是一种集合学习算法，它结合了几个基础估计器的预测能力来提高鲁棒性。
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