什么是机器学习算法？

机器学习算法是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策的核心工具。它们广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

机器学习_算法

主要算法类型分类

1. 监督学习 📊

  • 线性回归（Linear_Regression）
  • 逻辑回归（Logistic_Regression）
  • 支持向量机（Support_Vector_Machine）
  • 决策树（Decision_Tree）
  • 随机森林（Random_Forest）
监督学习_算法

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（PCA）
  • 关联规则挖掘（Apriori）
无监督学习_算法

3. 强化学习 🔄

  • Q-learning
  • Deep Q-Network（DQN）
  • Policy Gradients
强化学习_算法

应用场景实例

  • 图像分类：使用卷积神经网络（CNN）
  • 异常检测：基于孤立森林（Isolation_Forest）
  • 时间序列预测：ARIMA模型
  • 自然语言处理：词嵌入（Word_Embedding）
自然语言处理_算法

扩展阅读

想要深入学习机器学习算法的实践案例？点击这里查看 机器学习基础课程 获取更多知识！