蒙特卡洛方法

发明年份：1946年

发明者：John von Neumann, Stan Ulam， 和 Nick Metropolis

描述：通过随机抽样来近似计算数值解，例如计算圆周率。

单纯形法

发明年份：1947年

发明者：George Dantzig

描述：用于求解线性规划问题的算法。

线性回归

描述：用于预测一个连续的数值，通过建立自变量和因变量之间的线性关系模型。

逻辑回归

描述：用于分类问题，通过将线性回归的结果通过逻辑函数转换为概率值。

决策树

描述：通过对特征进行条件判断来构建一棵树状结构，用于分类和回归问题。

K 近邻算法

描述：根据样本之间的距离来判断新样本的类别，是一种基于实例的学习方法。

支持向量机

描述：通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，用于分类和回归问题。

朴素贝叶斯

描述：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。

K 均值聚类

描述：通过迭代的方法将数据点划分到 K 个簇中，使簇内的数据点相似度最高。

神经网络

描述：模仿生物神经网络的结构，通过多层神经元的连接来处理复杂的非线性问题。

这些算法在各个领域都有广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、优化问题等。希望这些信息对你有所帮助。