机器学习基础分类
机器学习算法主要分为三大类，适用于不同场景的学习任务：
监督学习 📊
通过带标签的数据训练模型，常见算法包括：- 线性回归（Linear_Regression）
- 逻辑回归（Logistic_Regression）
- 支持向量机（Support_Vector_Machine）
无监督学习 🔍
在无标签数据中发现潜在模式，典型方法有：- K-均值聚类（K_Means_Clustering）
- 主成分分析（Principal_Component_Analysis）
- 关联规则挖掘（Association_Rule_Mining）
强化学习 🎮
通过与环境的交互学习最优策略，核心概念包括：- Q-learning
- Deep_Q_Networks
- 策略梯度（Policy_Gradient）
算法选择指南
选择算法时需考虑以下因素：
- 数据类型：结构化数据 vs 非结构化数据
- 任务目标：分类、回归、聚类等
- 计算资源：模型复杂度与训练成本
- 可解释性需求：黑箱模型 vs 白箱模型
建议通过 算法对比实验 深入了解不同算法的性能差异。