机器学习的主要方法和类型

监督学习是最常用的机器学习方法之一。 在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。 常见的监督学习算法有:线性回归 逻辑回归 支持向量机 决策树和随机森林 支持向量机 朴素贝叶斯 神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。

按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。 1、监督学习 监督学习是从<x,y>这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。 输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。

1. 监督学习：数据的指挥棒监督学习，就像有标签的交响乐，如线性回归，是数据驱动的典范。 它的旋律清晰，目标明确，应用于医学图像分析和文本分类，精准揭示背后的规律。 2. 无监督学习：自由探索的舞者无监督学习，如同聚类中的舞者，无固定目标，却能发现数据的内在结构。