机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。以下是详细的分类介绍：

1. 根据学习方式进行分类

1.1 监督学习 (Supervised Learning)

监督学习是指在训练过程中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的。算法通过学习输入和输出之间的映射关系，来预测新数据的输出。

• 应用场景: 分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。
• 常见算法:
  • 逻辑回归 (Logistic Regression)
  • 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
  • 决策树 (Decision Tree)
  • 随机森林 (Random Forest)
  • k-最近邻 (k-Nearest Neighbors, KNN)
  • 神经网络 (Neural Networks)

1.2 无监督学习 (Unsupervised Learning)

无监督学习是指在训练过程中，只有输入数据，没有对应的输出标签。算法通过学习数据的内在结构来进行聚类或降维等操作。

• 应用场景: 聚类（如客户细分）、降维（如主成分分析）。
• 常见算法:
  • k-均值聚类 (k-Means Clustering)
  • 层次聚类 (Hierarchical Clustering)
  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  • 自编码器 (Autoencoders)