欢迎来到机器学习算法的入门指南！这里是数据科学社区为初学者和进阶者准备的知识库，包含常见算法分类、原理及应用示例。🚀

监督学习 🔍

监督学习通过标注数据训练模型，常见类型包括：

  • 回归算法：预测连续值（如房价）
    线性回归_示意图
  • 分类算法：预测离散标签（如垃圾邮件检测）
    逻辑回归_示意图
    👉 [点击扩展阅读：机器学习核心概念](/community/documents/datascience/ml_tutorial_overview)

无监督学习 🧠

无监督学习处理未标注数据，主要用于发现隐藏模式：

  • 聚类算法：分组相似数据（如客户分群）
    聚类_示意图
  • 降维算法：压缩数据特征（如PCA）
    降维_示意图
    📌 [了解更多无监督学习案例](/community/documents/datascience/ml_clustering_examples)

强化学习 🕹️

通过试错机制优化决策过程，常用于游戏AI和机器人控制：

  • Q-learning：基于奖励的策略学习
  • 深度强化学习：结合深度神经网络（如AlphaGo）
    强化学习_奖励机制
    🎮 [探索强化学习实战项目](/community/documents/datascience/ml_reinforcement_tutorial)