机器学习的常用模型包括

机器学习中有多种常用的模型，可以根据任务的不同分类。以下是其中的一些核心模型：

1. **监督学习**：
- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续数值。
- logistic回归（Logistic Regression）：二分类问题的经典模型，常用于计算概率。
- 决策树（Decision Trees）：直观易懂的模型，可用于分类和回归。
- 随机森林（Random Forests）：集成多个决策树，提高预测准确性和稳定性。
- 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：通过找到最优超平面进行分类。
- K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于样本之间的距离进行分类或回归。

2. **无监督学习**：
- 聚类（Clustering）：如K-means，层次聚类等，用于数据分组。
- 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：降维工具，发现数据的主要特征。
- 自编码器（Autoencoders）：用于特征学习和数据压缩。

3. **半监督学习**：介于监督和无监督之间，例如标签传播（Label Propagation）。
4. **强化学习**：
- Q-learning：适用于环境动态且无法枚举所有状态的决策问题。
- Deep Q-Network (DQN)：结合了深度学习的强化学习模型。

5. **深度学习**：
- 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）：包含多层结构，常用于图像识别、语音处理等领域。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：专门用于处理图像数据。
- 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）及其变种LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU（Gated Recurrent Unit）：处理序列数据，如文本生成和时间序列预测。

每个模型都有其适用场景和优缺点，选择哪种模型取决于实际的问题特性、数据集规模以及所需的预测精度。