线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于预测连续数值型输出。它的核心思想是寻找一条最佳拟合直线，使数据点到直线的距离之和最小。模型表示为 y 等于 w 乘以 x 加 b，其中 w 是权重，b 是偏置。通过这个简单的线性关系，我们可以预测房价、股票价格等连续数值。
逻辑回归虽然名字中有回归，但实际上是一个分类算法，主要用于解决二分类问题。它基于线性回归的输出，通过Sigmoid函数将结果映射到0到1之间，表示属于某一类别的概率。当概率大于0.5时判断为正类，否则为负类。这种方法广泛应用于垃圾邮件检测、疾病诊断等领域。
线性回归是机器学习中最基础的算法之一，用于预测连续数值的目标变量。它通过找到一条最佳拟合直线来建立输入特征和输出目标之间的线性关系。线性回归的目标是找到最优的权重和偏置参数，使得预测值与实际值之间的误差最小。
逻辑回归是用于分类问题的重要算法。它通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为0到1之间的概率值。当概率大于0.5时预测为正类，小于0.5时预测为负类。逻辑回归特别适用于二分类问题，具有良好的可解释性。
决策树是一种树状结构的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过构建一系列判断条件来做出决策，每个内部节点代表一个特征上的判断，每个分支代表判断结果，叶节点代表最终的分类或预测值。决策树的优势在于直观易懂，可以处理非线性关系，且无需复杂的数据预处理。
随机森林是一种强大的集成学习算法，通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。每个决策树都在不同的数据子集上训练，最终通过投票机制决定预测结果。随机森林能够有效减少过拟合，提高模型的泛化能力，并且对缺失值有很强的处理能力。
随机森林是一种强大的集成学习算法，通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。每个决策树都在不同的数据子集上训练，最终通过投票机制决定预测结果。随机森林能够有效减少过拟合，提高模型的泛化能力，并且对缺失值有很强的处理能力。
通过对比这四种机器学习算法，我们可以看到它们各有特点和适用场景。线性回归简单快速，适用于线性关系；逻辑回归提供概率输出，适用于分类问题；决策树易于解释，可处理非线性关系；随机森林具有高准确性，能有效减少过拟合。选择合适的算法需要根据具体的数据特征和业务需求来决定。