漫画解读：轻松看懂机器学习十大常用算法

副标题：机器学习算法简介

机器学习是一门利用计算机进行自动化学习的领域，它可以让计算机从数据中学习模式和规律，并通过这些模式和规律来做出预测和决策。机器学习算法是机器学习过程中的核心，它们根据不同的任务和数据类型，采用不同的算法来完成特定的学习任务。本文将介绍机器学习中十大常用算法。

副标题：线性回归算法

线性回归是机器学习中最简单的算法之一，其目标是通过拟合线性模型来预测一个连续值。线性回归算法基于最小二乘法，通过求解最小化预测值与实际值之间的平方差的损失函数来确定模型的参数。该算法适用于特征和目标变量之间存在线性关系的情况。

副标题：决策树算法

决策树算法是一种基于树状结构进行决策的算法，它通过将数据集划分为多个小的决策单元来进行预测和分类。决策树的节点用于表示一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶子节点表示最终的预测结果或分类标签。决策树算法简单易懂，适用于处理非线性关系的问题。

副标题：逻辑回归算法

逻辑回归算法是一种常用的分类算法，主要用于二分类问题。它通过将数据映射到一个概率空间内，然后利用逻辑函数（如sigmoid函数）将概率转化为0或1的分类结果。逻辑回归算法是线性分类算法的一种扩展，可以处理非线性分类问题。