Python机器学习中常用函数汇总：从LinearRegression到KMeans

Python是一种广泛使用的编程语言，非常受机器学习领域的欢迎。Python机器学习库提供了许多常用的函数，是进行线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯和聚类等机器学习任务的不可或缺的工具。下面是一些常用的Python机器学习函数的汇总。

1. LinearRegression：

   LinearRegression是一个用于线性回归任务的函数。它拟合数据集，找到可以 地拟合数据的线性模型，并预测新数据的结果。

2. LogisticRegression：

   LogisticRegression是用于二分类任务的函数。它使用逻辑函数来预测观测值属于两个类别中的哪一个，并返回一个概率。

3. DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor：

   DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor是用于分类和回归任务的函数。它们使用决策树算法来创建一个树形模型，并用于预测新数据的结果。

4. RandomForestClassifier和RandomForestRegressor：

   RandomForestClassifier和RandomForestRegressor是用于分类和回归任务的函数。它们使用随机森林算法来创建一个集成模型，并用于预测新数据的结果。

5. SVM：

   SVM是一个用于分类和回归任务的函数。它使用支持向量机算法来创建一个能够划分不同类别的超平面，并用于预测新数据的类别。

6. NaiveBayes：

   NaiveBayes是一个用于分类任务的函数。它使用朴素贝叶斯定理来预测新数据的类别，并返回一个概率。

7. KMeans：

   KMeans是一个用于聚类任务的函数。它使用KMeans算法来将数据点分为K个不同的聚类，并返回每个数据点所属的聚类。

这些函数都是Python机器学习库中常用的函数，可以轻松地在Python中使用。它们提供了许多方便和强大的功能，使得机器学习任务变得简单和高效。无论您是从事线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯还是聚类等任务，这些函数都是不可或缺的工具。