传统机器学习算法都有什么
时间: 2024-08-13 13:08:08 浏览: 40
传统机器学习算法主要包括以下几个类别:
1. **监督学习**:
- **线性回归**:用于预测连续数值的简单模型。
- **逻辑回归**:分类任务中的基础模型,用于预测二分类或多分类结果。
- **决策树**:基于树状结构做出决策,常用于分类和回归。
- **随机森林**:集成多个决策树,提高预测准确性和鲁棒性。
- **支持向量机(SVM)**:寻找最优超平面进行分类,也适用于回归。
- **K近邻(KNN)**:基于样本间的距离进行预测,非参数化方法。
2. **无监督学习**:
- **聚类**:如 K-Means、层次聚类、DBSCAN,用于数据分组。
- **主成分分析(PCA)**:降维技术,保留主要特征。
- **关联规则学习**:如 Apriori 算法,发现数据项之间的频繁模式。
3. **半监督学习**:利用部分标记数据进行学习,如自编码器、半监督 SVM。
4. **强化学习**:
- **Q学习**:一种基于动态规划的策略学习方法。
- **策略梯度**:直接优化策略而非值函数的强化学习方法。
- **深度强化学习**:结合神经网络的强化学习,如 AlphaGo。
5. **深度学习**:
- **卷积神经网络(CNN)**:图像处理领域的基石,常用于识别、分类。
- **循环神经网络(RNN)**:处理序列数据,如文本生成、语音识别。
- **长短时记忆(LSTM)**:改进的 RNN,解决了长期依赖问题。
- **自编码器(AE)**:用于数据压缩和特征学习。
- **生成对抗网络(GAN)**:用于生成新样本,如图像、音频等。
每个算法都有其适用场景和优缺点,选择合适的算法通常取决于具体的问题类型、数据集规模和计算资源。