Excel 支持向量机（SVM）简介：另一种强大的分类技术
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，擅长处理高维数据分类。通过最大化类别间隔找到最佳超平面，并利用核方法处理非线性问题。在Excel中实现SVM需数据预处理、定义拉格朗日函数、求解二次规划及计算超平面方程。广泛应用于文本分类、图像处理和生物信息学等领域。
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Excel K-最近邻（KNN）算法：基于实例的学习框架
KNN是一种基于实例的简单机器学习算法，可直接在Excel中实现。步骤包括准备数据、计算距离、寻找最近邻和进行预测。尽管Excel不是专业工具，但其灵活性适用于小数据集的分类和回归分析。
Excel 梯度提升机（GBM）：另一种高效的集成学习技术
梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种集成学习技术，通过逐步添加弱预测模型（如决策树）以降低整体误差。它具备高准确率、灵活性和特征重要性分析的优点，但需注意计算资源消耗和过拟合风险。
Excel 随机森林：集成学习方法之一，提高预测准确性
在现代数据分析中，Excel通过集成学习方法如随机森林提高预测准确性。随机森林由多棵决策树组成，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来获得更准确和稳定的输出。虽然Excel不具备直接调用复杂机器学习算法的功能，但可以通过数据准备、随机抽样、特征选择、决策树构建和集成结果等步骤模拟实现随机森林的思想，从而利用已有的数据分析和统计工具。这种方法既提升了预测的准确性，又使得分析过程透明易懂。
Excel CatBoost 介绍：处理类别型特征的高效算法
CatBoost是一种高效GBDT算法，擅长处理类别型特征。其优势在于自动编码、组合类别特征及目标导向编码技术，简化数据预处理，提升模型准确性和泛化能力。适用于电商推荐、金融风控等场景，具有强大竞争力和应用潜力。
Excel LightGBM 概述：轻量级梯度提升框架的特点
LightGBM是一种轻量且高效的梯度提升框架，特别适合Excel使用。它通过直方图算法、单边梯度采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）提高训练速度，内存占用少，易用性高，预测准确，灵活性强，支持并行处理和大规模数据，适合多种数据分析任务。
Excel XGBoost 简介：极端梯度提升算法的应用
Excel XGBoost 结合了XGBoost算法和Excel，降低了机器学习的技术门槛。它提供友好界面，支持数据处理、模型训练和预测，适用于多种数据分析任务，如金融风控、电商推荐和医疗健康。未来有望进一步优化和发展。
Excel 高斯朴素贝叶斯：改进版的朴素贝叶斯算法
高斯朴素贝叶斯通过放宽特征独立性假设，提升分类准确性。在Excel实现该算法需准备数据、计算统计量、构建模型并选择最可能的类别。尽管操作多，但借助函数库可轻松完成。
Excel OneR 算法简介：基于单个属性的快速分类技术
OneR算法是一种简易高效的分类方法，通过单一属性进行数据分类。在Excel中实现OneR算法包括数据准备、离散化处理、分类统计、准确率计算和选择最优属性等步骤。尽管简单，但在某些场景下能提供高效且易解释的分类结果。
Excel C4.5 决策树算法：流行的决策树生成工具
C4.5决策树算法因其能处理连续变量、缺失值并优化信息增益率而受推崇。在Excel中，通过数据准备、计算信息增益率、构建决策树和预测等步骤，手动实现C4.5算法。此方法虽不如专业工具自动化程度高，但有助于理解算法并增强数据处理能力。