技术专栏| 人工智能算法系列介绍-机器学习算法02
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机器学习算法是一类人工智能算法，它通过从数据中学习模式和规律来使计算机系统具备智能。根据学习方式和任务类型的不同，可以分为以下几种主要类型的机器学习算法：
这类算法使用标记过的训练数据进行学习，以便预测新数据的输出。常见的监督学习算法包括：
01
这两种方法都被用来预测数值型和分类型的目标变量。
02
这种方法通过构建决策树来进行预测，可以应用于分类和回归问题。
03
这是一种分类算法，它寻找一个超平面来分隔不同的类别。
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这是一种基于实例的学习或局部近似和将所有计算推迟到分类之后的惰性学习。
这类算法处理未标记的数据，并试图从这些数据中发现某种结构。常见的无监督学习算法包括：
01
该方法旨在将数据集划分为几个群组或“簇”，使得同一个簇内的数据点相互之间更接近，不同簇的数据点尽可能远离。
02
该方法通过减少数据的维数来寻找数据的最佳表示形式。
这类算法介于监督学习和无监督学习之间，使用部分标记的数据进行训练。
在这种情况下，学习机制通过观察环境并选择能够最大化奖励的行动来进行学习。强化学习的典型例子包括 Q-learning 和SARSA。
以上各类算法都有各自的优缺点，并且应用于不同的问题和场景。一些算法适合处理大规模数据集，而另一些则适合处理小规模但复杂的数据集。选择哪种算法取决于特定的任务需求，例如预测精度、解释性、处理速度等因素。
成都麦思多维科技有限公司
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文案：MS-Chat
编辑：Luyee
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