機器學習在今天變得越來越重要，因為公司的數字化變革導致了大量不同形式、不同類型數據的產生，並且以越來越快的速度增長。同時，計算技術的進步和大量數據的產生，也是機器學習越來越重要的原因。
機器學習具有重要的意義。因此在這裡，有5個最適合初學者的機器學習算法：
普通最小二乘(OLS)：
OLS是線性迴歸模型中估計未知參數的一種算法。它被用來擬合一條線性線和數據集。它是一種統計分析方法，有助於預估一個或多個自變量與因變量之間的關係。
它通過把因變量的觀測值和預測值之間的平方之和最小化來預估自變量與因變量的關係，該變量多被配置為一條直線。
OLS具有最佳擬合迴歸線，用於預測和量化邊際效應。
2.決策樹：
決策樹是目前極其流行的算法之一。作為一個二進制分類器，它多用於從兩個使用特徵中進行決策選擇其中一個。
決策樹用於進行分類和預測。它使用樹的模樣，其中分支表示結果，葉表示特定的類標籤。大多數情況下，它對任何結果都只有是或否的判斷。
數據科學家多通過決策樹來評估替代決策中的不同操作。它能為企業的發展提供了一個有利的、結構化的方向。
3，Naive Bayesian分類器:
Naive Bayesian分類器採用Bayesian定理進行數據分類。它多在特徵之間使用獨立假設。因此，不管您在數據中使用了什麼特性，它都假定這些特性之間不存在依賴關係。
它還用於文本挖掘、垃圾郵件分類。同時，它也是文本分類中的一個熱點。
4.線性迴歸：
線性迴歸:也是機器學習中最流行的算法之一。它的性質是簡單的、線性的。它有助於將數據分類為多個組，多用於二項式目標變量的建模，並可推廣到多項Logistics Regression。它在信用評分、營銷活動分析中很受歡迎。
5.支持向量機：
支持向量機(SupportVectorMachine)是一種利用超平面分離二進制類的算法。因此，它實際上使用多條線來分離數據，而不是用一條直線。而且，在這種情況下，由於考慮了數據中的非線性情況，這種分離方法在邏輯迴歸等簡單分類算法中往往被忽略，因此分離效率更高。而且，它具有很高的可擴展性，即便是在多個超平面的非線性中，也能得到很好的應用。
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