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掌握机器学习算法的核心：一图胜千言

这张图展示了五种常见的机器学习算法，分别为线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻和支持向量机。每种算法都有其独特的表示方式和关键超参数。

1. 线性回归 (Linear Regression)
- 表示：通过拟合直线预测目标变量。
- 超参数：正则化参数（如Ridge/Lasso回归中的alpha）。

2. 逻辑回归 (Logistic Regression)
- 表示：使用S形曲线将输入映射到概率。
- 超参数：C（正则化强度的倒数）、惩罚项（L1, L2）。

3. 决策树 (Decision Tree)
- 表示：树状结构，节点代表决策点或终端结果。
- 超参数：最大深度、最小样本分割数、最小样本叶子数、标准。

4. K近邻 (K-Nearest Neighbors)
- 表示：基于邻居的类别进行分类。
- 超参数：邻居数n_neighbors、权重、度量标准。

5. 支持向量机 (Support Vector Machines)
- 表示：通过最大化边距来分隔不同类别。
- 超参数：C（误差惩罚系数）、核函数类型、gamma、度数（多项式核时）。

这张图不仅帮助我们快速了解每种算法的特点，还能指导我们选择和调整相应的超参数，以优化模型性能。