机器学习全景图：探索智能算法的秘密武器！揭开机器⚙️学习的神秘面纱

这张图展示了机器学习的不同分支和技术，像是一个知识宝库。

1. 监督学习：

- 回归：用于预测连续值，比如线性回归、岭回归等。

- 分类：用于将数据分成不同类别，比如SVM、决策树等。

2. 无监督学习：

- 聚类：将数据分组，没有预定义标签，比如K-Means、DBSCAN。

- 关联规则学习：用于发现数据中的关系，比如Apriori算法。

- 降维：减少数据复杂性，保持重要特征，比如PCA。

3. 强化学习：

- 包括Q学习、深度Q网络（DQN）等，用于训练智能体通过试错方式进行决策。

4. 集成学习：

- 组合多个模型提高性能，比如随机森林（Random Forest）、XGBoost。

5. 神经网络和深度学习：

- 包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，处理复杂模式识别任务。

这张图就像是机器学习的地图，帮我们更好地理解每个领域的工具和技术。