机器学习算法主要分为以下几类,每类有其独特的应用场景和原理:

监督学习 📈

  • 线性回归:通过拟合数据点间的线性关系进行预测
  • 逻辑回归:用于二分类问题的概率建模
  • 支持向量机 (SVM):在高维空间中寻找最优分类边界
  • 决策树:基于树状结构进行规则划分与预测
监督学习_流程图

无监督学习 🌀

  • K-means聚类:将数据分组为K个簇
  • 层次聚类:通过树状结构展示数据层次关系
  • 主成分分析 (PCA):降维技术,提取主要特征
  • 关联规则挖掘:发现数据中的频繁项集
无监督学习_聚类示意图

强化学习 🕹️

  • Q-learning:通过奖励机制优化决策策略
  • 深度Q网络 (DQN):结合深度学习的强化学习方法
  • 策略梯度:直接优化策略函数
  • 多智能体系统:多个学习主体协同决策
强化学习_示意图

其他算法 🔍

  • 随机森林:集成多个决策树提升泛化能力
  • 神经网络:模拟人脑结构的非线性模型
  • 贝叶斯网络:基于概率图模型的推理系统
  • 降维算法:如t-SNE、UMAP等可视化技术
生成对抗网络_GAN结构图

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