常见算法分类 🌱

机器学习算法主要分为以下三大类，适合不同场景的学习需求：

1. 监督学习 📊

  • 线性回归：用于预测连续值问题
  • 决策树：可视化强、适合分类与回归
  • 支持向量机 (SVM)：处理高维数据的分类利器
  • 随机森林：集成学习的经典案例
监督学习_概念

2. 无监督学习 🔍

  • K-means聚类：数据分组的常用方法
  • 主成分分析 (PCA)：降维处理的首选技术
  • 关联规则挖掘：发现数据中的隐藏模式
无监督学习_概念

3. 强化学习 🧠

  • Q-learning：基于奖励的决策算法
  • 深度Q网络 (DQN)：结合深度学习的强化学习范式
强化学习_概念

学习资源推荐 📚

想要深入学习这些算法？请参考以下路径：

学习建议 📈

✅ 从基础算法（如线性回归）入手，理解核心原理
✅ 结合可视化工具（如Matplotlib）观察模型效果
✅ 实践中遇到问题可查阅算法调试指南

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