欢迎访问机器学习模型中心!以下是常见模型分类及示例:

分类模型 📊

  • 逻辑回归 📈
    适用于二分类问题,如垃圾邮件检测

    逻辑回归
  • 决策树 🌳
    可视化强的模型,适合解释性分析

    决策树
  • 随机森林 🌲
    集成学习方法,提升模型泛化能力

    随机森林

回归模型 📉

  • 线性回归 📈
    基础预测模型,适用于连续值输出

    线性回归
  • 支持向量机 (SVM) 📊
    高维数据分类利器,可处理复杂边界

    支持向量机

聚类模型 🧬

  • K-Means 📌
    无监督学习经典算法,常用于用户分群

    K_Means
  • DBSCAN 🗺️
    基于密度的聚类方法,可发现任意形状簇

    DBSCAN

需要了解具体模型实现细节?请访问 /ml/models/document 查看技术文档 📁
想体验模型训练流程?点击 /ml/tutorials 开始实践课程 🚀