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1️⃣ 线性回归：通过最小化误差的平方和来寻找最佳函数匹配。

2️⃣ 逻辑回归：用于分类问题，通过逻辑函数来预测事件发生的概率。

3️⃣ 决策树：基于特征选择和阈值来构建树形结构，用于分类和回归。

4️⃣ 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。

5️⃣ K-均值：通过迭代将数据划分为K个聚类，使得每个聚类内部的数据相似性最大化。

6️⃣ 支持向量机（SVM）：在特征空间中找到一个超平面来最大化分类间隔。

7️⃣ 最近邻算法（KNN）：通过查找与未知样本最相似的K个邻居来进行分类或回归。

8️⃣ 随机森林：集成多个决策树，以投票或平均的方式得出最终结果。

9️⃣ 降维：利用投影或变换将高维数据映射到低维空间，以便更高效地处理和分析数据。

🔟 人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经网络的结构和功能，用于解决复杂模式识别和函数逼近问题。

这十大算法各有千秋，共同构成了机器学习领域的丰富生态。无论是在自然语言处理、计算机视觉还是其他领域，它们都发挥着举足轻重的作用。💡

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