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机器学习网络学习方法

学习方法 2025-07-21 08:32语文学习方法www.ettschool.cn

1. 监督学习

  • 通过标记数据训练模型，用于分类或回归任务
  • 典型算法包括决策树、随机森林和支持向量机等
  • 需要大量标注数据，但预测精度较高

    • 2. 无监督学习

  • 对未标记数据进行模式发现
  • 常用聚类算法如KMeans实现客户划分或基因分类
  • 适用于数据和特征提取场景

    • 3. 强化学习

  • 通过奖励机制让模型在环境中自主学习
  • 包含蒙特卡罗方法和时序差分学习等算法
  • 广泛应用于游戏AI和自动驾驶领域

    • 在网络结构方面，当前主流方法包括：

  • 卷积神经网络(CNN)：通过局部感受域和共享权重处理图像数据
  • 循环神经网络(RNN)：擅长处理时间序列数据，如自然语言
  • Transformer架构：采用自注意力机制解决长距离依赖问题

    • 学习路径建议：

    1. 先掌握Python和Numpy/Pandas等基础工具

    2. 重点学习树模型和随机森林等实用算法

    3. 通过Kaggle项目实践巩固技能

    4. 最后进阶学习图神经网络等前沿技术

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