鉴于您提供的算法列表，这些算法属于 ML 算法的 3 大分类。

1）分类算法——朴素贝叶斯分类、决策树、随机森林、kNN、支持向量机（SVM）、神经网络等。

2）回归算法——线性回归、Logistic回归、Lasso回归等。

（注：Logistic Regression虽然名字里有Regression，但本质上是一种分类算法。

3）聚类算法——K-Means聚类、模糊C均值、高斯混合等。

您可能还知道 ML 算法有 4 种类型：

1）监督学习

2）无监督学习

3）强化学习

4）半监督学习

其中 4. 第一和第二是最重要的。

当我们有一个标记的数据集时应用监督学习，即我们已经是我们的输出变量/因变量。例如，包含房屋大小（自变量）和相应房价（因变量）的数据集。我们可以根据房子的大小来预测新数据点的房价。另一个例子是，当我们已经有一个有害或无害的肿瘤列表时，确定一个肿瘤是有害的还是无害的。在监督学习中，我们知道问题陈述并拥有获得答案的所有必要特征。

在无监督学习中，我们没有标记数据。我们没有任何输出变量。我们不知道问题陈述。当我们需要在数据集中找到一个结构并从中提取有意义的见解时，就会应用它。例如，沃尔玛的数据集包含其客户的购买模式。鉴于此，沃尔玛将要求其数据科学家提取一些含义。数据科学家可能会选择应用 K-Means 聚类并找出客户是如何细分的。A组客户——购买X、Y、Z产品；B 组客户——购买 U、V、X 产品。

处理监督学习问题时使用分类和回归算法，处理无监督学习时使用聚类算法。

现在回到您的原始查询，1）朴素贝叶斯 - 最适用于包含多个特征（自变量）和一个输出变量的数据集，该变量采用两个离散值（是/否）。因此，分类数据。

2）SVM——最好应用于包含无限数量特征的数据集，您需要将这些特征减少到一个数字，以便可以计算它。由于它是一种分类算法，因此它最适用于分类数据。

3) 回归——线性回归应用于连续数值数据集，其中因变量和自变量呈现线性关系。例如，房屋大小与房价。逻辑回归是一种分类算法，因此它最适用于分类数据。

3）K-Means——K-Means可以应用于多种类型的数据集。它所做的是将数据点分割成簇。具有相似特征的数据点聚集在一起。

4) 神经网络——神经网络可以是浅层神经网络和深度神经网络，这两者都可以应用于监督或无监督问题，因为它对这两种情况都有单独的算法。它是最强大和最流行的 ML 算法类。它可以用于每个问题陈述。它背后的主要直觉是从自己的错误中学习。我对神经网络了解不多，所以不再写更多。

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