Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

机器学习的“没有免费的午餐”定理指出，没有一种机器学习算法可以解决所有类型的机器学习问题。

本文精华

线性回归：最适合解决存在线性关系且关系相对简单的数据集的基于回归的问题。
逻辑回归：最适合解决数据线性可分且数据集维数较低的分类问题。
随机森林：最适合具有复杂关系的大型高维数据集。
XGBoost：适用于广泛的结构化数据集和问题。与随机森林相比，计算效率更高。
K-means：最适合解决无监督聚类问题。

正文

机器学习任务可能有很大差异，算法的选择将取决于数据的大小、维度和稀疏性等因素。目标变量、数据质量以及特征内部以及特征与目标变量之间存在的交互作用和统计关系。

因此，不可能简单地为一刀切的方法选择一种算法。根据它们的工作方式，不同的算法将更适合某些任务。数据科学家通常会选择最终使用的算法，首先确定适合特定问题的算法子集，然后对这些算法进行试验以找到最佳选择。

在本文中，我将提供用于机器学习的五种最常见算法的快速参考指南。这将介绍算法的内部工作原理以及使每个算法更适合某些任务的考虑因素。

这将包括对线性回归、逻辑回归、随机森林、XGBoost 和 K-means 的简要介绍。对于每种算法，我将介绍以下内容：

• 算法是如何工作的。
• 示例代码实现。
• 在适当情况下使用算法的指导。
• 优点和缺点。

1. 线性回归

线性回归是一种有监督的机器学习算法，用于预测连续的目标变量。对于简单的线性回归，其中有一个自变量（特征）和一个因变量（目标），该算法可以由以下等式表示。