机器学习算法详解 📚

概述

机器学习算法是实现人工智能的核心工具，通过数据训练模型并进行预测或决策。其分类主要包含：

• 监督学习（如线性回归、支持向量机）
• 无监督学习（如聚类分析、降维技术）
• 强化学习（如Q-learning、深度强化学习）

常见算法分类

监督学习

• 线性回归：通过拟合线性方程预测连续值
• 决策树：基于树状结构进行规则划分
• 神经网络：模拟人脑结构处理复杂模式

无监督学习

• K-means聚类：将数据分组为K个簇
• 主成分分析（PCA）：降维技术保留主要特征

应用场景

1. 金融风控：使用逻辑回归进行信用评分
2. 图像识别：依赖卷积神经网络（CNN）
3. 自然语言处理：采用Transformer架构

如需深入学习算法原理，可访问 /AI_Tutorials_Machine_Learning/Algorithms/Overview 查看算法分类图谱。