在这个教程中，我们将介绍一些常用的机器学习模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习中的模型。

监督学习模型

监督学习模型通常用于预测或分类任务。以下是一些常见的监督学习模型：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于分类任务，如二分类或多分类。
  • 支持向量机（SVM）：适用于高维数据，可以用于分类和回归。
  • 决策树：通过树形结构进行预测，易于理解和解释。

无监督学习模型

无监督学习模型用于探索数据，寻找数据中的模式和结构。以下是一些常见的无监督学习模型：

  • K-均值聚类：将数据点分组为K个簇。
  • 主成分分析（PCA）：用于降维，可以减少数据的维度。
  • 关联规则学习：用于发现数据中的关联规则。

强化学习模型

强化学习模型通过与环境交互来学习最佳策略。以下是一些常见的强化学习模型：

  • Q学习：通过学习Q值来选择最佳动作。
  • 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q学习。
  • 策略梯度方法：通过学习策略函数来选择最佳动作。

机器学习模型

扩展阅读

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