机器学习有哪些,机器学习入门攻略

AI 2024-12-20 7

1. 监督学习（Supervised Learning）：分类（Classification）：猜测数据归于哪个类别，例如垃圾邮件过滤、图像辨认等。回归（Regression）：猜测一个接连的数值，例如房价猜测、股票价格猜测等。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：聚类（Clustering）：将数据分为不同的组，例如商场细分、客户分组等。降维（Dimensionality Reduction）：削减数据的维度，例如主成分剖析（PCA）等。

3. 半监督学习（Semisupervised Learning）：结合了监督学习和无监督学习，运用少数标示数据和很多未标示数据来练习模型。

4. 强化学习（Reinforcement Learning）：经过与环境交互来学习，以最大化累积奖赏，例如游戏AI、自动驾驶等。

5. 搬迁学习（Transfer Learning）：将一个预练习模型使用于新的使命，一般用于深度学习模型。

6. 反常检测（Anomaly Detection）：辨认与正常数据不同的反常形式，例如诈骗检测、故障诊断等。

7. 生成对立网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：由两个神经网络组成，一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），用于生成传神的数据。

8. 元学习（Meta Learning）：学习怎么学习，例如快速习惯新使命、小样本学习等。

这些类别中的每种学习方法都有其共同的算法和使用场景。例如，在监督学习中，常用的算法包含线性回归、逻辑回归、支撑向量机（SVM）、决策树、随机森林等；在无监督学习中，常用的算法包含Kmeans聚类、层次聚类、DBSCAN等；在强化学习中，常用的算法包含Q学习、深度Q网络（DQN）、战略梯度等。

了解机器学习的根底概念是学习机器学习的第一步。以下文章能够协助你树立对机器学习的根本知道。