探索机器学习的宇宙：全面解析流行模型 这幅图详细展示了各种流行的机器学习模型及其分类，帮助我们理解每种方法的应用场景和特点： 1. 监督学习： - 分类：用于将数据点分入预定义的类别中，如kNN、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树和支持向量机（SVM）。 - 回归：预测连续值输出，包括线性回归、多项式回归、Lasso和Ridge。 2. 无监督学习： - 聚类：将数据分组为自然形成的集群，如k-means、DBSCAN和模糊C均值。 - 模式搜索：如Apriori和ECLAT，用于发现数据中的频繁模式。 - 降维技术：PCA、LDA等，用于减少特征数量，提高计算效率。 3. 强化学习： - 使用如Q-Learning和深度Q网络（DQN），用于训练智能体... See more

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