机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些常见的机器学习类型：

监督学习

监督学习是一种通过给定的输入和输出数据集来训练模型的方法。它包括以下几种类型：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二元分类。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。

无监督学习

无监督学习是使用没有标签的数据来发现数据中的模式或结构。以下是一些常见的无监督学习方法：

  • 聚类：将相似的数据点分组在一起。
  • 降维：减少数据的维度，同时保留数据的主要特征。
  • 关联规则学习：发现数据项之间的关联性。

半监督学习

半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特点，使用部分标记和部分未标记的数据来训练模型。

强化学习

强化学习是一种通过试错来学习如何采取行动以最大化累积奖励的方法。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。

机器学习架构图

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