机器学习算法分类与应用 ✨

机器学习算法是构建智能系统的核心，主要可分为以下几类：

📊 监督学习算法

• 线性回归
  用于预测连续值，如房价预测

  [点击了解线性回归原理](/tutorial/ml/linear_regression)

• 逻辑回归
  用于二分类问题，如垃圾邮件识别

  

• 决策树
  可视化强，适合处理非线性关系

  

🧠 无监督学习算法

• K-Means聚类
  用于数据分组，如客户细分

  

• 主成分分析 (PCA)
  降维利器，常用于特征提取

  

• 关联规则挖掘
  发现数据间潜在联系，如购物篮分析

  

🤖 强化学习算法

• Q-Learning
  通过奖励机制优化决策过程

  

• 深度Q网络 (DQN)
  结合深度学习的强化学习方法

  

📚 扩展学习

想深入了解算法实现细节？
前往机器学习基础教程 获取更多知识！