Python中常见的算法模型包括：
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分类算法
- K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：在特征空间上找到一个**超平面，使得正负样本之间的边界最大化。
- 决策树（Decision Tree）：通过树形结构对数据进行分类，每个节点代表一个特征属性上的判断条件。
- 随机森林（Random Forest）：集成学习算法，通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立。
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回归算法
- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值的基础算法，通过拟合一个线性方程来预测目标变量。
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聚类算法
- K均值聚类（K-Means Clustering）：无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。
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降维算法
- 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：用于降低数据维度的算法，通过线性变换将原始数据投影到一个新的特征空间，使得新的特征空间具有最大的方差。
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神经网络
- 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）：模拟人脑神经元网络结构的算法，用于解决各种复杂的机器学习问题，包括分类、回归和生成等任务。
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集成学习算法
- AdaBoost（Adaptive Boosting）：通过迭代地训练多个弱分类器并根据它们的预测结果进行加权组合来提高模型的准确性。
这些算法模型在Python中都有相应的库和工具进行实现，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。通过这些库和工具，我们可以方便地进行数据预处理、模型训练和评估等机器学习任务。
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