线性回归模型：用于建立变量之间的线性关系，预测一个连续型变量的值。
逻辑回归模型：用于建立变量之间的逻辑关系，预测一个二分类变量的概率。
决策树模型：通过树状结构进行决策和分类，可以用于预测和分类任务。
随机森林模型：通过同时建立多个决策树，并进行投票或均值处理，提高预测准确性。
支持向量机模型：用于分类和回归任务，通过将数据映射到高维空间，实现更好的分类效果。
聚类模型：用于将数据分组成相似的簇，常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。
主成分分析模型：通过降维将高维数据转化为低维数据，保留最重要的特征。
关联规则挖掘模型：用于发现数据集中的关联规则，例如购物篮分析。
深度学习模型：通过多层神经网络进行特征提取和模式识别，常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
自然语言处理模型：用于处理文本数据，常见的模型有词袋模型、循环神经网络（RNN）等。 |
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发表于 2023-8-9 15:30:41
