传统机器学习方法是指在深度学习出现之前广泛应用的一类机器学习方法。以下是一些常见的传统机器学习方法：
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支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类和多分类的监督学习方法。它通过在特征空间中找到最优的超平面来实现分类。
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决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过一系列的决策节点和叶节点来进行分类或预测。
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随机森林（Random Forests）：随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。每个决策树都是在随机选择的子样本上进行训练，并通过投票或平均来进行分类或预测。
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设特征之间是相互独立的，从而简化了计算。
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K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：KNN是一种基于实例的学习方法。它通过计算样本之间的距离，并选择最近的K个邻居来进行分类或预测。
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线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测连续数值的回归方法。它通过拟合一个线性函数来建立输入特征与输出变量之间的关系。
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逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于二分类问题的回归方法。它通过将线性回归的输出映射到一个概率值，并使用一个阈值来进行分类。
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：PCA是一种降维技术，它通过将高维数据投影到低维空间中的主成分上，来减少特征的维度。
这些传统机器学习方法在许多领域都有广泛的应用，例如分类、回归、聚类和降维等任务。它们通常具有较好的解释性和可解释性，并且在数据量较小或特征较少的情况下表现良好。然而，随着深度学习的兴起，传统机器学习方法在某些领域已经被深度学习方法所取代。
