作为Ai人工智能时代的程序开发者，不论是否参与了大数据、人工智能相关的技术开发工作，都需要了解一些常用的机器学习算法，今天蜡炬教育老师就给你推荐10个必须算法。
1、 线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。
2、 Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。
3、 线性判别分析：线性判别分析算法（LDA）是用来处理两个以上类的问题的首选分类技术。
4、 分类和回归树：决策树是一类重要的预测建模算法，它的学习速度很快，做出预测的速度也很快。
5、 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种简单并且效果非常好的预测建模算法，它假设每个输入变量相互之间独立，这个算法在处理大量的复杂问题时效果非常好。
6、 K最近邻算法：K最近邻（KNN）算法非常简单，KNN模型表示就是整个训练数据集，有时候，KNN需要大量的内存或空间来存储所有数据，但只有在需要预测时才执行计算。
7、 学习向量量化：与KNN不同，学习向量量化算法（LVQ）可以选择所需训练实例数据，并精确学习这些实例，不需要处理整个训练数据集。
8、 支持向量机：支持向量机（SVM）是目前机器学习领域中可以直接使用的最强大的分类器之一。
9、 袋装法和随机森林：随机森林时一种集成机器学习算法，在机器学习领域应用非常广泛。
10、Boosting和AdaBoost：Boosting是一种试图利用大量弱分类器的集成技术；AdaBoost是第一个为二分类问题开发的真正的Boosting算法。
上述这个10个机器学习算法作为业内比较常用的算法，有着非常重要的地位，建议每个程序员都应该简单或者深入了解，最好是能运用到实际的业务场景中。
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