【机器学习】机器学习算法总结的三份速查表

机器学习汇总的三份速查表，伙伴们可以作为参照，进行学习和应用。切记：Practice，Practice，Practice。

关于机器学习算法的R语言实现和应用，伙伴们可以查阅历史文章。历史文章中主要是介绍了机器学习中监督学习的常用算法和R实现，包括一元线性回归、多元线性回归、Logistics回归、K近邻、决策树、神经网络、随机森林，后续还会介绍GBDT，基于集成学习实现构建分类模型。欢迎伙伴们补充和完善。

机器学习主要研究的内容包括监督学习、无监督学习、增强学习和学习理论。前三个方向都有着广泛的应用，而小编主要专注机器学习的监督学习和无监督学习，以及后者学习理论的认识和应用。

机器学习很有意思，机器学习也很有价值，欢迎更多的伙伴们参与学习，并且把机器学习应用到自己感兴趣的任何问题上来。

我们每天都在与学习型算法打交道，难道不是吗？？

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