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一、按学习方式分类

1.监督学习（Supervised Learning）

（1）定义：使用已标记的数据进行训练，每个输入数据都有对应的输出标签。模型学习输入与输出之间的映射关系。

按以上可以分为以下两种：

分类任务：将输入分配到预定义的类别（如0-9数字识别）。

回归任务：预测连续数值（如房价预测）。

（2）常用算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。

2.无监督学习（Unsupervised Learning）

（1）定义：使用未标记的数据进行训练。模型通过找到输入数据中的模式来进行学习。

聚类任务：将相似的数据点分为同一组（如客户细分）。

降维任务：减少数据的维度以便于分析和可视化（如主成分分析）。

（2）常用算法：K均值聚类（K-Means Clustering）、DBSCAN、主成分分析（PCA）、t-SNE等。

3.强化学习（Reinforcement Learning）

（1）定义：通过与环境的交互学习。智能体通过采取行动获得奖励或惩罚，以最大化累积奖励。

核心概念：智能体、环境、状态、行动和奖励。

（2）常用算法：Q学习（Q-Learning）、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法、Proximal Policy Optimization（PPO）等。

二、按任务类型分类

1.分类算法（Classification Algorithms）

  将输入数据分类到预定义类别中。算法有逻辑回归、随机森林、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、K-最近邻（KNN）等。

2.回归算法（Regression Algorithms）

  预测连续变量。算法有线性回归、岭回归、套索回归（Lasso Regression）等。

3.聚类算法（Clustering Algorithms）

  将数据集划分为不同的组。示例算法：K均值、DBSCAN、层次聚类等。

4.降维算法（Dimensionality Reduction Algorithms）

  简化数据集，去除冗余特征。示例算法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

三、按模型结构分类

1.线性模型

  假设输入特征和输出变量之间存在线性关系。如线性回归。

2.非线性模型

  假设输入特征和输出变量之间存在非线性关系。如支持向量机（SVM，通过核函数实现非线性映射）、神经网络等。

3.基于树的模型

  通过递归分割特征空间构建树状结构进行分类或回归。如决策树、随机森林、梯度提升树（GBDT）、XGBoost等。

4.基于神经网络的模型

  通过训练神经元之间的连接权重来预测目标变量。如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer模型等。

四、其他分类方式

1.集成学习（Ensemble Learning）

（1）定义：结合多个模型的预测以提高性能。如Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost、XGBoost）等。

2.半监督学习（Semi-supervised Learning）

（1）定义：结合少量有标签和大量无标签的数据进行训练。应用：在标注数据稀缺的情况下提高模型性能。