欢迎来到机器学习模型专题页面！这里将为您解析主流模型分类与应用，适合初学者和进阶者探索。

📚 什么是机器学习模型？

机器学习模型是通过数据训练得到的数学表达式，用于预测或决策。常见类型包括：

  • 监督学习 🎯

    • 分类模型：逻辑回归、支持向量机、随机森林
    • 回归模型：线性回归、岭回归、神经网络

  • 无监督学习 🧠

    • 聚类算法：K-means、DBSCAN
    • 降维技术：PCA、t-SNE

  • 强化学习 🤖

    • Q-learning
    • 深度强化学习（DRL）
机器学习模型概述

🧠 模型选择指南

场景 推荐模型 特点
图像识别 CNN 擅长处理网格数据
自然语言处理 RNN/LSTM 适合序列数据分析
推荐系统 Matrix Factorization 捕捉用户-物品关系
机器学习模型分类

📚 深入学习资源

想了解更多模型实现细节？请访问：
/learning_center/ml_tutorials

或探索模型评估指标：
/learning_center/ml_metrics

机器学习模型训练过程