什么是機器學習？
機器學習是計算機利用已有的數據(經驗)得出了某種模型，并利用這些模型預測未來的一種方法。這個過程其實與人的學習過程極為相似，只不過機器是一個可以進行大維度數據分析而且可以不知疲倦地學習的“怪獸”而已。

具體的機器學習過程如下：

由于每個模型有其特殊的需求，本文主要根據數據的類型、數據量以及應用業務場景的不 同將其分為分類、回歸、聚類、 降維、深度學習五大類，如下圖所示。 通過該圖結合生產 的數據類型、數據量以及數據實現的目標從而有效的選擇需要的數據模型。

智能技術在制造業中的應用如下：

機器學習算法縱覽常見的機器學習算法：

產品視角的14種常見算法簡單總結

如何用線性回歸模型做數據分析？

決策樹

無監督機器學習中，最常見4類聚類算法總結 ：K-means聚類 Dbscan聚類

一文看懂貝葉斯定理及應用

機器學習算法應用場景實例六十則：本文整理了60個機器學習算法應用場景實例，含分類算法應用場景20個、回歸算法應用場景20個、聚類算法應用場景10個以及關聯規則應用場景10個。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有競賽場景。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习常用的算法整理：线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、支持向量机、K-means聚类、决策树、随机森林以及常用的应用场景整理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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