机器学习模型是机器学习领域中的核心概念，它们是算法和数据的结合，用于从数据中学习并做出预测或决策。以下是一些常见的机器学习模型：

  • 监督学习模型：这类模型通过已标记的训练数据学习，并能够对新的、未标记的数据进行预测。常见的监督学习模型包括：

    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 决策树
    • 随机森林
    • 支持向量机（SVM）

  • 无监督学习模型：这类模型从未标记的数据中学习模式，并用于发现数据中的结构。常见的无监督学习模型包括：

    • 聚类算法（如K-means）
    • 主成分分析（PCA）
    • 聚类层次结构

  • 强化学习模型：这类模型通过与环境交互来学习，并尝试最大化某种累积奖励。常见的强化学习模型包括：

    • Q学习
    • 深度Q网络（DQN）
    • 策略梯度方法

机器学习模型图解

更多关于机器学习模型的深入内容，您可以参考机器学习基础教程。