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机器学习方法分类图中文

学习方法 2025-07-21 18:16语文学习方法www.ettschool.cn

机器学习方法主要分为三大类：

1. 监督学习：使用带标签的训练数据建立模型，用于预测新数据的输出

  • 分类算法：预测离散类别（如垃圾邮件识别）
  • 回归算法：预测连续数值（如房价预测）

    • 2. 无监督学习：处理无标签数据，发现数据内在结构

  • 聚类分析：将相似数据分组（如客户细分）
  • 降维技术：减少数据维度（如PCA）

    • 3. 强化学习：通过试错机制学习最优策略（如游戏AI）

    常见分类算法详解：

  • 决策树：通过特征判断构建树形分类结构
  • 随机森林：多棵决策树的集成算法
  • 逻辑回归：适用于二分类的概率模型
  • SVM：寻找最优分类超平面
  • KNN：基于邻近样本的投票分类

    • 选择算法时需考虑：

  • 数据特征（维度、线性可分性）
  • 问题类型（分类/回归/聚类）

    • - 计算资源与精度要求

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