机器学习算法对比指南 📊

机器学习领域包含多种算法，适用于不同场景。以下是常见分类及对比，帮助你快速理解差异：

监督学习 📈

• 线性回归 🔢
  用于预测连续值，如房价。公式：y = wx + b

  [点击查看详细教程](/community/machine_learning/linear_regression_zh)

• 决策树 🌳
  通过树状结构进行决策，适合分类和回归任务。

  

• 支持向量机 (SVM) ⚔️
  通过寻找最优分割超平面实现分类，适用于高维数据。
  延伸阅读：SVM原理与应用

无监督学习 🧠

• K-Means聚类 🌀
  将数据分组为K个簇，常用于客户分群。

  

• 主成分分析 (PCA) 📌
  降维技术，减少数据冗余同时保留主要信息。
  探索PCA实战案例

强化学习 🔄

• Q-learning 🧩
  通过奖励机制优化决策，常用于游戏AI。

  

• 深度强化学习 🤖
  结合深度神经网络与强化学习，如AlphaGo。
  了解DRL最新进展

如需进一步对比具体算法（如随机森林 vs XGBoost），可点击这里查看详细分析。