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0.1 監(jiān)督學習
工作原理：該算法由自變量（協(xié)變量、預測變量）和因變量（結(jié)果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合，我們生成一個將輸入映射到輸出的函數(shù)。訓練過程達到我們設(shè)定的損失閾值停止訓練，也就是使模型達到我們需要的準確度等水平。
監(jiān)督學習的例子：回歸，決策樹，隨機森林，KNN，邏輯回歸等
0.2 無監(jiān)督學習
工作原理：在無監(jiān)督學習算法中，我們沒有目標或結(jié)果變量來預測。 通常用于不同群體的群體聚類。
無監(jiān)督學習的例子：Apriori 算法，K-means。
0.3 強化學習
工作原理： 強化學習（reinforcement learning），又稱再勵學習、評價學習，學習不是單一方法，而是一種機器學習方式，在智能控制機器人及分析預測等領(lǐng)域有許多應用。
強化學習例子：馬爾可夫決策過程
通用機器學習算法列表
1. 線性回歸
2. Logistic 回歸
3. 決策樹
4. SVM
5. 樸素貝葉斯
6. KNN
7. K 均值
8. 隨機森林
9. 降維算法
10. 梯度提升算法
1.GBM
2.XGBoost
3.LightGBM
4.CatBoost
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