9个基本模型

资 源 简 介

9个基本模型

详 情 说 明

在机器学习和数据科学领域，9个基础模型构成了大多数复杂算法的基石。这些模型根据数据类型和问题需求可分为三大类：监督学习、无监督学习和半监督学习。

监督学习模型包含线性回归、逻辑回归和决策树。线性回归用于预测连续数值，逻辑回归处理二分类问题，而决策树通过树状结构实现分类和回归任务。

无监督学习方面主要包括K均值聚类、主成分分析和关联规则。K均值将数据分组到K个簇中，主成分分析降维保留主要特征，关联规则发现数据中的有趣联系。

半监督和强化学习领域包含支持向量机、随机森林和神经网络。支持向量机构建最优分类超平面，随机森林通过多个决策树提高准确性，神经网络模仿人脑处理复杂模式。

这些基础模型可以单独使用，也可以组合构建更强大的集成模型，为各种预测和分析任务提供解决方案。