以下是适合初学者的前五种机器学习算法。机器学习已经发展到成为用复杂方法解决当前挑战的最流行方法。
算法1：神经网络
我们最好的成就之一是人工神经网络。如图所示，我们开发了一个相互连接的节点网络，类似于我们大脑中的神经元。
通俗地说，每个神经元从另一个神经元接收信息，对其进行处理，并将其作为输出发送给另一个神经元。
每个圆形节点代表一个人工神经元，每个箭头象征一个神经元的输出与另一个神经元的输入之间的链接。
当使用神经网络来发现不同资产类别之间的相互依赖性时，神经网络可以更有效，而不是预测购买或出售决策。
如果您想了解有关神经网络的更多信息，请查看下面提到的教程：
算法 2：朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类器是众所周知的概率分类器，可以区分众多项目。
它以其实时分类的速度和精度而闻名。贝叶斯定理主要确定事件发生的可能性。
预测测试数据集的类型既简单又快速。它在多类别预测方面也表现出色。
由于其卓越的数学方法，朴素贝叶斯模型易于实现，对于非常大的数据集特别有帮助。
由于其实时分类的能力，该方法优于其他算法。
如果您想了解有关朴素贝叶斯的更多信息，请查看下面提到的教程：
算法 3：K 均值聚类
这些机器学习算法的目的是根据数据点的相似性来标记数据点。因此，我们在运行该方法之前不会定义簇；相反，算法在运行时发现这些簇。
对于那些相信各种资产之间可能存在表面上不可见的共性的交易者来说，K 均值聚类可能是有利的。
如果您想了解有关 KMeans 的更多信息，请查看下面提到的教程：
算法 4：逻辑回归
对于二元分类，逻辑回归最适合。逻辑回归是 f(x)= 1/(1+ex) 的函数。该函数是一个衰减指数函数，最大值为 1。
回归的基本目标是确定最佳系数。我们可以使用这些系数来减少结果的不准确性。
算法 5：主成分分析
通过减少变量，使用主成分分析 (PCA) 使数据更易于分析和显示。
使用称为“主成分”的轴捕获新坐标系中数据的最大方差。每个正交分量都是原始变量的线性组合。
成员之间存在正交性意味着这些组件之间不存在相关性。
第一个主成分捕获数据中最大的变化量。第二个主成分代表数据中的剩余变化，但包含与第一个主成分无关的变量。
类似地，所有后续主成分捕获剩余的变化，同时保持与先前成分无关。
结论
恭喜！您刚刚了解了最适合使用 Python 编程语言学习的 5 种机器学习算法。希望你喜欢它！😇
感谢您抽出宝贵时间！希望你学到新东西！😄
如果您想了解有关逻辑回归的更多信息，请查看下面提到的教程：