目前，几乎所有手动任务都是自动化的。机器学习算法正在改变手动的定义。很明显，机器学习是科技行业最热门的趋势之一，它在基于大量数据进行预测和计算建议方面具有难以置信的强大功能。机器学习工程师应该精通常规算法，以理解ML操作并执行高级技术。

以下是每个工程师都应该知道的十大机器学习算法。

•线性回归：在此过程中，通过将自变量和因变量拟合成一条直线，建立自变量和因变量之间的关系。它演示了自变量以任何方式发生变化时对因变量的影响。线性回归算法的一个例子是它在保险领域中用于风险评估。

•支持向量机算法：用于分类或回归问题。通过查找将数据集分隔为多个类的特定行，将数据划分为不同的类。支持向量算法试图找到使这些类之间的距离最大化的超平面，从而使数据分类更准确。

•朴素贝叶斯算法：该最大似然算法基于概率贝叶斯定理，应用该算法可在特征之间产生强大的独立假设。该模型易于构建，适用于大型数据集。它使用简单，并且已知其性能甚至优于高度复杂的分类方法。

•K表示：这是一种解决聚类问题的无监督学习算法。数据集被划分为几个集群，这样一个集群中的所有数据点都比其他集群同质和异构。该算法使用K个簇对给定的数据集进行操作。

•决策树：决策树是当今最流行的算法之一。它是一种用于分类问题的监督学习算法。它适用于分类分类和连续因变量。

•Apriori算法：该机器学习算法使用IF\UTHEN格式生成关联规则。借助于这些关联规则，该算法可以确定两个对象之间的强连接或弱连接。这是一个从大型数据集中寻找频繁数据集的迭代过程。

•逻辑回归：逻辑回归用于离散一组自变量的值。通过将数据拟合到logit函数，它有助于预测事件的概率。包括交互项、消除不必要的特征和正则化技术有助于提高logistic回归算法的性能。

•随机森林算法：决策树算法的集合称为随机森林。每个树都被单独分类，以根据其属性识别新对象。每个森林选择投票最多的分类。

•降维算法：公司、机构和研究机构正在存储和分析大量数据。决策树、因子分析和随机森林等降维算法有助于高效地找到相关细节。

•梯度增强和AdaBoosting算法：这些是增强算法，用于处理大量数据以进行高精度预测。它结合了多个弱预测因子和平均预测因子来构建一个强数据预测因子。

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