一、按學(xué)習(xí)方式分類

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）

（1）定義：使用已標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，每個輸入數(shù)據(jù)都有對應(yīng)的輸出標(biāo)簽。模型學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系。

按以上可以分為以下兩種：

分類任務(wù)：將輸入分配到預(yù)定義的類別（如0-9數(shù)字識別）。

回歸任務(wù)：預(yù)測連續(xù)數(shù)值（如房價預(yù)測）。

（2）常用算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）

（1）定義：使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。模型通過找到輸入數(shù)據(jù)中的模式來進(jìn)行學(xué)習(xí)。

聚類任務(wù)：將相似的數(shù)據(jù)點分為同一組（如客戶細(xì)分）。

降維任務(wù)：減少數(shù)據(jù)的維度以便于分析和可視化（如主成分分析）。

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

3.強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）

（1）定義：通過與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)。智能體通過采取行動獲得獎勵或懲罰，以最大化累積獎勵。

核心概念：智能體、環(huán)境、狀態(tài)、行動和獎勵。

（2）常用算法：Q學(xué)習(xí)（Q-Learning）、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度方法、Proximal Policy Optimization（PPO）等。

二、按任務(wù)類型分類

1.分類算法（Classification Algorithms）

??將輸入數(shù)據(jù)分類到預(yù)定義類別中。算法有邏輯回歸、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、決策樹、樸素貝葉斯、K-最近鄰（KNN）等。

2.回歸算法（Regression Algorithms）

??預(yù)測連續(xù)變量。算法有線性回歸、嶺回歸、套索回歸（Lasso Regression）等。

3.聚類算法（Clustering Algorithms）

??將數(shù)據(jù)集劃分為不同的組。示例算法：K均值、DBSCAN、層次聚類等。

4.降維算法（Dimensionality Reduction Algorithms）

??簡化數(shù)據(jù)集，去除冗余特征。示例算法：主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。

三、按模型結(jié)構(gòu)分類

1.線性模型

??假設(shè)輸入特征和輸出變量之間存在線性關(guān)系。如線性回歸。

2.非線性模型

??假設(shè)輸入特征和輸出變量之間存在非線性關(guān)系。如支持向量機(jī)（SVM，通過核函數(shù)實現(xiàn)非線性映射）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3.基于樹的模型

??通過遞歸分割特征空間構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類或回歸。如決策樹、隨機(jī)森林、梯度提升樹（GBDT）、XGBoost等。

4.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

??通過訓(xùn)練神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來預(yù)測目標(biāo)變量。如多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer模型等。

四、其他分類方式

1.集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）

（1）定義：結(jié)合多個模型的預(yù)測以提高性能。如Bagging（如隨機(jī)森林）、Boosting（如AdaBoost、XGBoost）等。

2.半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）

（1）定義：結(jié)合少量有標(biāo)簽和大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。應(yīng)用：在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的情況下提高模型性能。