初学者进行机器学习的5种最佳的算法！

机器学习在今天变得越来越重要，因为公司的数字化变革导致了大量不同形式、不同类型数据的产生，并且以越来越快的速度增长。同时，计算技术的进步和大量数据的产生，也是机器学习越来越重要的原因。

机器学习具有重要的意义。因此在这里，有5个最适合初学者的机器学习算法：

1. 普通最小二乘(OLS)：

OLS是线性回归模型中估计未知参数的一种算法。它被用来拟合一条线性线和数据集。它是一种统计分析方法，有助于预估一个或多个自变量与因变量之间的关系。

它通过把因变量的观测值和预测值之间的平方之和最小化来预估自变量与因变量的关系，该变量多被配置为一条直线。

OLS具有最佳拟合回归线，用于预测和量化边际效应。

2.决策树：

决策树是目前极其流行的算法之一。作为一个二进制分类器，它多用于从两个使用特征中进行决策选择其中一个。

决策树用于进行分类和预测。它使用树的模样，其中分支表示结果，叶表示特定的类标签。大多数情况下，它对任何结果都只有是或否的判断。

数据科学家多通过决策树来评估替代决策中的不同操作。它能为企业的发展提供了一个有利的、结构化的方向。

3，Naive Bayesian分类器:

Naive Bayesian分类器采用Bayesian定理进行数据分类。它多在特征之间使用独立假设。因此，不管您在数据中使用了什么特性，它都假定这些特性之间不存在依赖关系。

它还用于文本挖掘、垃圾邮件分类。同时，它也是文本分类中的一个热点。

4.线性回归：

线性回归:也是机器学习中最流行的算法之一。它的性质是简单的、线性的。它有助于将数据分类为多个组，多用于二项式目标变量的建模，并可推广到多项Logistics Regression。它在信用评分、营销活动分析中很受欢迎。

5.支持向量机：

支持向量机(SupportVectorMachine)是一种利用超平面分离二进制类的算法。因此，它实际上使用多条线来分离数据，而不是用一条直线。而且，在这种情况下，由于考虑了数据中的非线性情况，这种分离方法在逻辑回归等简单分类算法中往往被忽略，因此分离效率更高。而且，它具有很高的可扩展性，即便是在多个超平面的非线性中，也能得到很好的应用。