AI 机器学习模型是构建智能系统的基础，它们在各个行业中发挥着重要作用。以下是一些常见的 AI 机器学习模型及其应用：

  • 监督学习模型：

    • 线性回归：用于预测连续值，如图像中的像素值。
    • 逻辑回归：常用于分类问题，如垃圾邮件检测。
    • 支持向量机（SVM）：适用于非线性分类问题。

  • 无监督学习模型：

    • K-均值聚类：用于将数据点分组，如客户细分。
    • 主成分分析（PCA）：用于降维，减少数据集的维度。

  • 强化学习模型：

    • Q-learning：适用于策略优化问题。
    • 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q-learning，适用于复杂环境。

机器学习模型

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