高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种统计模型，用于对数据进行建模和聚类。它假设数据是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布对应一个簇。GMM的目标是通过拟合数据分布的参数来找到这些高斯分布的参数，从而实现聚...

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，同时保留数据中的主要信息。PCA的目标是找到一个新的坐标系，使得数据在新坐标系下具有最大的方差，从而实现数据降维，去...

层次聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据点分成不同的簇（cluster），并构建一个层次化的聚类结构。该算法的结果是一个聚类树，也称为树状图，其中每个节点代表一个簇，叶子节点代表单个数据点。 层次聚类算法有两种主要的方法：凝聚式聚类和分裂式聚...

K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点分成不同的簇（cluster），每个簇包含具有相似特征的数据点。K均值聚类算法的核心思想是通过迭代优化来找到一组簇中心，使得数据点与其所属簇中心的距离最小化。 算法步骤如下： 初始化：选择要聚...

神经网络（Neural Network）是一种模拟人类神经系统工作原理的机器学习算法。它由多个节点（神经元）组成，这些节点按层级排列，每层之间有连接权重。神经网络通过学习数据中的模式和关系来进行分类、回归、聚类等任务。 神经网络算法的主要组成部分...

K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种基本的机器学习算法，用于分类和回归任务。它基于以下思想：如果一个样本在特征空间中的K个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能也属于该类别。KNN算法可以用于分类问题和回归...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。它的主要思想是在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的数据点分开，同时最大化不同类别之间的间隔。 在支持向量机中，最重要的概念是"支持...

决策树算法是一种用于分类和回归的机器学习算法，它通过构建一棵树状结构来进行预测。每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个预测结果。 决策树算法的核心思想是将数据分成不同的子集，每个子集都包含相似的数据点。算法通过逐步选择最佳的特征进行分...