🧠 机器学习算法概述

机器学习是人工智能的核心领域，其算法可大致分为以下几类：

  1. 监督学习 📊

    • 线性回归 Linear_Regression
    • 支持向量机 Support_Vector_Machine
    • 逻辑回归 Logistic_Regression
    • 决策树 Decision_Tree
    • 随机森林 Random_Forest
    • 神经网络 Neural_Network

  2. 无监督学习 🌀

    • K均值聚类 K_Means_Clustering
    • 层次聚类 Hierarchical_Clustering
    • 主成分分析 Principal_Component_Analysis
    • 关联规则学习 Association_Rule_Learning

  3. 强化学习 🏁

    • Q学习 Q_Learning
    • 深度强化学习 Deep_Reinforcement_Learning

📌 应用场景

  • 图像识别：卷积神经网络 Convolutional_Neural_Network
  • 自然语言处理：循环神经网络 Recurrent_Neural_Network
  • 推荐系统：协同过滤 Collaborative_Filtering

📚 推荐学习路径

  1. 先掌握基础数学：线性代数、概率论
  2. 学习Python编程语言 🐍
  3. 深入理解算法原理：建议访问 /Machine_Learning/Implementation 查看代码实现示例
机器学习算法
决策树
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