机器学习总结
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机器学习结构图无监督学习方法主要提到的是聚类。随机选定几个样本，通过一定的算法不停迭代直至收敛或者达到停止条件，然后便将所有样本分成了几类。对有监督学习而言，根据最终所需要的输出结果如果涉及到分类，可以参考的模型有线性回归及其非线性扩展、决策树、神经网络、支持向量机SVM、规则学习等
如果是回归问题，可以认为是分类的连续形式，方法便是以上模型的变种或扩展
如果涉及到概率，可以参考
机器学习总结
机器学习结构图
无监督学习方法主要提到的是聚类。随机选定几个样本，通过一定的算法不停迭代直至收敛或者达到停止条件，然后便将所有样本分成了几类。
对有监督学习而言，根据最终所需要的输出结果
如果涉及到分类，可以参考的模型有线性回归及其非线性扩展、决策树、神经网络、支持向量机SVM、规则学习等 如果是回归问题，可以认为是分类的连续形式，方法便是以上模型的变种或扩展 如果涉及到概率，可以参考的有神经网络、贝叶斯、最大似然、EM、概率图、隐马尔科夫模型、强化学习等
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-12-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除神经网络监督学习线性回归模型机器学习#感谢您对电脑配置推荐网 - 最新i3 i5 i7组装电脑配置单推荐报价格的认可，转载请说明来源于"电脑配置推荐网 - 最新i3 i5 i7组装电脑配置单推荐报价格
上传时间： 2025-07-28 03:22:56
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