🧠 机器学习方法对比指南 📊
1. 常见算法分类
| 类型 | 代表算法 | 特点 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 决定树_Decision_Tree / 支持向量机_Support_Vector_Machine | 需要标注数据，可预测分类或回归 |
| 无监督学习 | K均值_KMeans / 聚类分析_Clustering | 无需标注，挖掘数据潜在结构 |
| 强化学习 | 深度强化学习_Deep_Reinforcement_Learning | 通过试错优化决策策略 |
2. 核心比较维度
数据需求
🔍 监督学习：需要明确标注数据
🧠 无监督学习：仅需原始数据
🕹 强化学习：依赖交互式反馈数据计算复杂度
⏱ 简单算法（如决策树）：计算效率高
🧮 复杂算法（如深度学习）：需要强大算力支持应用场景
📸 图像识别（监督）
🧭 用户分群（无监督）
🎮 游戏AI训练（强化）
3. 扩展阅读
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