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12篇教程文详解如何利用机器学习发高分？

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易。

解螺旋为大家整理超多实用算法，包括KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3 包等。

kmeans 算法最初是在 1967 年提出的，当设定 k 个不同的聚类分组后，通过选取 k 个不同的样品作为聚类种子，随后根据其余样本到达这 k 个样品的距离大小，最终将整个样本分成 k 个不同的分组。

决策树（Decision Tree），是一种应用十分广泛的归纳推理算法。通过不断的学习解析表达式的特征，找到针对目标的学习规律。

针对线性回归（简单线性回归）来说，自变量为数值型变量（离散型&连续型），而因变量则是要求为连续型变量且建议正态分布。

当我们做多了线性模型，或者线性模型的结果不好解释，亦或者线性模型的结果不符合我们预期的时候，我们往往会产生一种疑问：数据之间的关系就一定是线性的吗？不一定吧！数据之间的关系应该可以是线性相关，也可以是非线性相关才对。

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