1. 常见高级算法分类

以下为机器学习领域中常用的高级算法，适合有一定基础的学习者：

📌 无监督学习

  • 聚类算法：K-Means（
    K_Means
    ）、DBSCAN（
    DBSCAN
    ）
  • 降维技术：PCA（
    PCA
    ）、t-SNE（
    t_SNE
    ）

📌 监督学习

  • 集成学习：XGBoost（
    XGBoost
    ）、LightGBM（
    LightGBM
    ）
  • 深度学习：CNN（
    CNN
    ）、RNN（
    RNN
    ）

2. 核心概念延伸

  • 过拟合与正则化：通过L1/L2正则化（
    L1_L2_Regularization
    ）解决模型泛化问题
  • 交叉验证：K折交叉验证（
    K_Fold_Cross_Validation
    ）是评估模型的重要手段
  • 特征工程：包括标准化（
    Feature_Standardization
    ）、多项式特征生成等

3. 学习路径建议

🔗 点击了解机器学习基础概念
📌 建议先掌握线性回归、决策树等基础算法，再深入以下领域：

  • 半监督学习（如标签传播算法）
  • 强化学习（Q-learning、Deep Q-Networks）
  • 联邦学习（隐私保护场景下的分布式训练）

4. 工具与资源

  • 可视化工具：使用TensorBoard（
    TensorBoard
    ）监控训练过程
  • 实践平台：推荐在Colab尝试高级算法实现
  • 进阶资料：《机器学习实战》第3章（
    Machine_Learning_in_Action
    ）详细解析随机森林原理

📝 提示：高级算法的性能优化常涉及超参数调参（如学习率、树深度），建议使用网格搜索或贝叶斯优化方法。