机器学习模型是机器学习领域中的核心概念，它们负责从数据中学习并做出预测或决策。以下是一些常见的机器学习模型及其特点：
常见模型
- 线性回归：用于预测连续值，通过拟合数据点与特征之间的线性关系来预测结果。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题，通过拟合数据点与特征之间的线性关系来预测概率。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个最佳的超平面来将不同类别的数据点分开。
- 决策树：通过一系列的决策规则来对数据进行分类或回归。
- 随机森林：通过构建多个决策树并进行投票来提高预测的准确性。
- 神经网络：模拟人脑神经元的工作方式，通过多层神经网络进行复杂的模式识别。
应用场景
- 推荐系统：例如，Netflix和Amazon等公司使用机器学习模型来推荐电影和产品。
- 自然语言处理：例如，Google和Facebook等公司使用机器学习模型来进行机器翻译和情感分析。
- 图像识别：例如，Google的Photos应用使用机器学习模型来识别和标签照片中的对象。
扩展阅读
更多关于机器学习模型的内容，您可以参考本站的机器学习教程。
图片示例
神经网络架构
决策树