举出数据科学中使用的三种算法的例子
1. **K-means 集群算法**:这是一个流行的无监督的机器学习算法,用于根据其特征将数据集群成不同的组.它涉及将每个数据点分配到一个集群,使数据点和集群中核的平方距离的总和最小化.该算法会反复更新集群分配和中核位置直到融合. 2. **决策树算法**:这是用于分类和回归问题的监督机器学习算法.决策树通过回复式分类数据以分类子集来工作.该算法选择了导致最均的子集的特征,并继续分割数据.该算法可以预测目标数据点中的所有数据点属于相同的数据类或最大的树. 3. 决策树算法**:该算法用于预测分类和回归问题. 决策树通过回复式分类数据成子集来工作.该算法选择了导致最均的子集的特征,并继续分离数据.该算法可以预测目标数据点中的所有数据点属于相同的最大树级或最大树级. ** 决策树算法**:该算法用于预测输入和回归变量之间的线的线性.