常见的机器学习算法可以根据其学习方式、任务类型和应用场景分为以下几类：
一、监督学习（Supervised Learning）
适用于输入数据有明确标签的任务。
- 回归（Regression）
- 线性回归（Linear Regression）：预测连续值（如房价、温度）。
- 多项式回归（Polynomial Regression）：处理非线性关系。
- 岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归：解决过拟合和多重共线性。
- 分类（Classification）
- 逻辑回归（Logistic Regression）：二分类问题（如垃圾邮件检测）。
- 支持向量机（SVM）：处理高维数据和非线性分类（核函数）。
- 决策树（Decision Tree）：可解释性强（如ID3、C4.5）。
- 随机森林（Random Forest）：集成多棵决策树，降低过拟合。
- K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于相似度的分类或回归。
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：适用于文本分类（假设特征独立）。
- 集成学习（Ensemble Learning）
- Bagging（如随机森林）：并行训练模型并投票。
- Boosting（如AdaBoost、XGBoost、LightGBM）：迭代修正错误。
- Stacking：结合多个模型的输出作为新输入。
二、无监督学习（Unsupervised Learning）
适用于无标签数据，发现隐藏模式。
- 聚类（Clustering）
- K-Means：基于距离的聚类（需指定簇数）。
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）：树状结构合并簇。
- DBSCAN：基于密度的聚类，识别噪声点。
- 降维（Dimensionality Reduction）
- 主成分分析（PCA）：线性降维，保留最大方差。
- t-SNE：非线性降维，可视化高维数据。
- UMAP：类似t-SNE，计算更快。
- 关联规则（Association Rules）
- Apriori：挖掘频繁项集（如购物篮分析）。
三、半监督学习（Semi-Supervised Learning）
结合少量有标签数据和大量无标签数据。
- 自训练（Self-Training）：用有标签数据训练模型，预测无标签数据并迭代。
- 标签传播（Label Propagation）：基于图结构传递标签。
四、强化学习（Reinforcement Learning）
通过与环境交互学习最优策略。
- Q-Learning：基于值函数的无模型方法。
- 深度Q网络（DQN）：结合Q-Learning与深度学习。
- 策略梯度方法（Policy Gradient）：直接优化策略（如PPO、A3C）。
五、深度学习（Deep Learning）
基于神经网络的模型，适合复杂数据（图像、文本、语音）。
- 基础网络
- 多层感知机（MLP）：全连接网络。
- 卷积神经网络（CNN）：图像处理（如ResNet、VGG）。
- 循环神经网络（RNN）：序列数据（如LSTM、GRU）。
- 进阶模型
- Transformer：自注意力机制（如BERT、GPT）。
- 生成对抗网络（GAN）：生成逼真数据（图像、音频）。
- 图神经网络（GNN）：处理图结构数据（社交网络、分子结构）。
六、其他重要模型
- 时间序列模型：ARIMA、Prophet、LSTM。
- 推荐系统：协同过滤、矩阵分解（如SVD++）。
- 异常检测：孤立森林（Isolation Forest）、One-Class SVM。
如何选择模型？
- 数据规模：小数据可选传统模型（如SVM），大数据适合深度学习。
- 任务类型：
- 分类：随机森林、XGBoost、CNN（图像）。
- 回归：线性回归、梯度提升树。
- 生成任务：GAN、VAE。
- 可解释性需求：决策树、逻辑回归比神经网络更易解释。
希望这个分类能帮助你快速定位合适的模型！如果需要某个方向的详细解释，可以进一步探讨。