机器学习模型是现代人工智能的核心，它们通过学习数据中的模式来做出决策或预测。本文将深入探讨几种常见的机器学习模型及其工作原理。
常见机器学习模型
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 决策树：通过树状结构进行分类或回归。
- 随机森林：集成多个决策树来提高预测能力。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
- 神经网络：模拟人脑神经网络的结构和功能。
机器学习模型应用
机器学习模型在各个领域都有广泛应用，例如：
- 医疗：用于疾病诊断和预测。
- 金融：用于风险评估和欺诈检测。
- 交通：用于自动驾驶和交通流量预测。
扩展阅读
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神经网络
中心化的神经网络结构示意图：
决策树
决策树的基本结构：