机器学习模型是人工智能的核心工具，广泛应用于数据预测、模式识别和决策支持。以下是常见的模型分类及应用场景：
1. 监督学习 📊
- 线性回归：用于预测连续值（如房价）
- 决策树：可视化数据分类逻辑（如客户分群）
- 支持向量机 (SVM)：处理高维数据分类
- 神经网络：模拟人脑结构进行复杂模式学习
2. 无监督学习 🌀
- 聚类分析：发现数据内在分组（如市场细分）
- 降维技术：简化数据特征（如PCA主成分分析）
- 关联规则：挖掘数据间潜在关系（如购物篮分析）
3. 强化学习 🤖
- Q-learning：通过奖励机制优化决策
- 深度强化学习：结合神经网络实现复杂任务（如游戏AI）
- 策略梯度：直接优化策略参数
扩展阅读
如需深入了解模型训练流程，可访问 /ml-models/overview 查看详细指南。