『』常见的机器学习算法，你知道几个？( 二 )

应用场景：语音、图像、通信的分析处理。
(2)奇异值分解(Singular Value Decomposition ， SVD)：可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。
优点：简化数据，去除噪声点，提高算法的结果。
缺点：数据的转换可能难以理解。
应用场景：推荐系统、图片压缩等。
(3)K-均值聚类(K-Means)：是一种迭代求解的聚类分析算法，采用距离作为相似性指标。其工作流程是随机确定K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。
优点：算法简单容易实现。
缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。
应用场景：图像处理、数据分析以及市场研究等。
三、强化学习
Q-learning：是一个基于值的强化学习算法，它根据动作值函数评估应该选择哪个动作，这个函数决定了处于某一个特定状态以及在该状态下采取特定动作的奖励期望值。
优点：可以接收更广的数据范围。
缺点：缺乏通用性。
应用场景：游戏开发。
以上就是文章的全部内容，相信大家对常用的机器学习算法应该有了大致的了解。
【『』常见的机器学习算法，你知道几个？】现如今，我们越来越多地看到机器学习算法为人类带来的实际价值，如它们提供了关键的洞察力和信息来报告战略决策。可以肯定的是，随着机器学习越来越流行，未来还将出现越来越多能很好地处理任务的算法。