机器学习方法分类

机器学习的方法种类繁多,并不存在一个统一的理论体系能够涵盖所有内容。从不同的角度可以将机器学习方法进行不同的分类:

  1. 通常分类:按照有无监督,机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和半监督学习,除此之外还有强化学习。
  2. 按模型分类:根据模型性质,可以分为概率模型/非概率模型,线性/非线性模型等。
  3. 按学习技巧分类:根据算法基于的技巧,可以分为贝叶斯学习、核方法等。
相关推荐
Rabbit_QL3 分钟前
【数学基础】机器学习中的抽样:你的数据是样本,不是世界
人工智能·机器学习
金融RPA机器人丨实在智能9 分钟前
深度拆解 RPA 机器人:定义、应用、价值与未来方向
人工智能·rpa·实在rpa
青主创享阁10 分钟前
技术破局农业利润困局:玄晶引擎AI数字化解决方案的架构设计与落地实践
大数据·人工智能
datamonday13 分钟前
[EAI-037] π0.6* 基于RECAP方法与优势调节的自进化VLA机器人模型
人工智能·深度学习·机器人·具身智能·vla
Toky丶18 分钟前
【文献阅读】Pt2-Llm: Post-Training Ternarization For Large Language Models
人工智能·语言模型·自然语言处理
梵得儿SHI18 分钟前
(第七篇)Spring AI 核心技术攻坚:国内模型深度集成与国产化 AI 应用实战指南
java·人工智能·spring·springai框架·国产化it生态·主流大模型的集成方案·麒麟系统部署调优
longze_719 分钟前
生成式UI与未来AI交互变革
人工智能·python·ai·ai编程·cursor·蓝湖
weixin_4380774921 分钟前
CS336 Assignment 4 (data): Filtering Language Modeling Data 翻译和实现
人工智能·python·语言模型·自然语言处理
合方圆~小文22 分钟前
工业摄像头工作原理与核心特性
数据库·人工智能·模块测试
小郭团队22 分钟前
未来PLC会消失吗?会被嵌入式系统取代吗?
c语言·人工智能·python·嵌入式硬件·架构