机器学习类型指南 📚

机器学习是人工智能的核心领域，主要分为以下几类：

1. 监督学习 🎯

通过标记数据训练模型，常见算法包括：

• 线性回归（Linear_Regression）
• 决策树（Decision_Tree）
• 支持向量机（SVM）
• 神经网络（Neural_Network）

👉 想深入了解监督学习的应用场景？[点击这里查看详情](/ml_guide/supervised_learning)

2. 无监督学习 🔍

利用未标记数据发现隐藏模式，典型方法有：

• K均值聚类（KMeans_Clustering）
• 主成分分析（PCA）
• 关联规则挖掘（Apriori_Algorithm）

🧩 示例：客户分群分析、异常检测等场景可使用无监督学习技术。

3. 强化学习 🕹️

通过试错机制优化决策，常用于：

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 自动驾驶
• 机器人路径规划

💡 强化学习的核心是奖励机制与策略迭代，可参考[强化学习教程](/ml_tutorial/reinforcement_learning)深入学习。

4. 半监督学习 🧊

结合少量标记数据与大量未标记数据，适用于：

• 数据标注成本高的场景
• 医疗影像分析
• 自然语言处理

5. 自监督学习 🔄

通过数据本身的特性生成标签，近年热门方向：

• 文本预训练（如BERT）
• 图像特征提取
• 预测任务生成伪标签

🔗 推荐扩展阅读：[机器学习进阶专题](/ml_guide/advanced_topics)