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计算机网络七层模型
机器学习常用算法分类
按学习方式分类整理机器学习中常用的算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习三大类，便于快速选择合适的算法解决实际问题。 ✨
Article Points:
1
监督学习: 有标签数据训练，包括分类和回归任务
2
分类算法: 逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、KNN
3
回归算法: 线性回归、岭回归、Lasso、SVR
4
无监督学习: 无标签数据，发现数据内在结构
5
聚类算法: K-Means、DBSCAN、层次聚类
6
降维算法: PCA、t-SNE、LDA
7
强化学习: 通过试错学习最优策略 (Q-Learning, PPO)
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机器学习常用算法分类
机器学习常用算法分类
监督学习
分类
- 逻辑回归
- SVM
- 决策树
- 随机森林
- 神经网络
回归
- 线性回归
- 多项式回归
- SVR
无监督学习
聚类
- K-Means
- DBSCAN
- 层次聚类
降维
- PCA
- t-SNE
强化学习
Q-Learning
DQN
PPO
A3C
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