GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 探索机器学习的多样化领域 ...

探索机器学习的多样化领域

这张图展示了机器学习的主要分支及其相关算法：

1. 监督学习 (Supervised Learning)
- 回归 (Regression)： 包括线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归等。
- 分类 (Classification)： 涉及逻辑回归、朴素贝叶斯、K-NN、SVM、决策树等。

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)
- 聚类 (Clustering)： 包括K-Means、DBSCAN、均值漂移等。
- 关联规则学习 (Association Rule Learning)： 如FP Growth。
- 降维 (Dimensionality Reduction)： 包含PCA、t-SNE等。

3. 强化学习 (Reinforcement Learning)
- 包括Q-Learning、SARSA、DQN和A3C等算法。

4. 集成学习 (Ensemble Learning)
- 堆叠法 (Stacking)
- 装袋法 (Bagging)： 如随机森林。
- 提升法 (Boosting)： 包括AdaBoost、XGBoost、LightGBM等。

5. 神经网络与深度学习 (Neural Networks and Deep Learning)
- 包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、自编码器等。

这张图全面概述了机器学习的广泛应用及其方法，为深入了解每个领域提供了清晰的路线图。