机器学习算法教程 📚

欢迎来到机器学习算法入门指南！以下内容将带你了解常见算法分类及应用场景，适合初学者和进阶学习者探索。

监督学习 📈

监督学习通过标记数据训练模型，常见算法包括：

• 线性回归 🔢
  用于预测连续值，如房价计算。

  

• 决策树 🌳
  可视化强的分类与回归工具，常用于数据分析。

  

• 支持向量机 (SVM) 📉
  高维数据分类利器，适用于小样本场景。

  

👉 点击扩展阅读：机器学习项目实践指南

无监督学习 🌀

无监督学习处理未标记数据，典型应用有：

• 聚类分析 🧬
  如K-means算法，常用于客户分群。

  

• 降维技术 📊
  PCA和t-SNE帮助简化数据结构，提升可视化效果。

  

强化学习 🕹️

通过试错机制优化决策，典型场景包括：

• Q-learning 🧠
  经典算法，适用于游戏策略训练。

  

• 深度强化学习 🚀
  结合深度学习，如AlphaGo的开发。

  

如需了解算法实现细节，可访问 机器学习实战代码库 获取示例。