AI: 机器学习算法概述

引言

机器学习（ML）作为人工智能（AI）的基础领域之一，在数据驱动的应用中展现出强大的潜力与技术深度

传统算法

传统的机器学习算法主要包括以下几类：

1. 监督学习（Supervised Learning）

监督学习基于标注数据被用来训练模型，并进而用于对未标注的新数据做出预测。常见的监督学习算法包括多种类型：

• 线性回归模型（Linear Regression Model）：主要用于估计连续数值型目标变量的值，在经济预测等领域有广泛应用。
• 逻辑回归模型（Logistic Regression Model）：主要解决两类分隔问题，在邮件类型归类等二元分类任务中表现出色。
• 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：主要用于数据分类与数值预估，在高维度数据空间中表现优异。
• K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN Algorithm）：基于距离计算进行分类判断的无参数机器学习方法，在模式识别领域具有重要应用价值。
• **决策树模型（Decis