浅层机器学习模型主要有哪些

浅层机器学习模型主要包括以下几种：

1. 线性回归模型：用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系。

2. 逻辑回归模型：用于分类问题的一种线性模型，可处理二元分类和多元分类问题。

3. 决策树模型：通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建一棵树，可用于分类和回归问题。

4. K近邻模型：通过寻找距离目标样本最近的K个训练样本，来进行分类或回归。

5. 朴素贝叶斯模型：基于贝叶斯定理，用于分类和文本分类等问题。

6. 支持向量机模型：通过将数据映射到高维空间，将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。

这些浅层机器学习模型通常具有简单、易于理解和解释的特点，在一些小型数据集和较简单的任务中表现良好。但是，它们的表达能力相对较弱，无法处理复杂的非线性问题。