机器学习方法主要分为以下三大类，涵盖从数据预处理到模型优化的核心技术：
一、监督学习（Supervised Learning）
监督学习通过带有标签的训练数据学习输入与输出之间的映射关系，常见任务包括分类、回归和序列预测。
典型算法：
线性回归：用于连续值预测（如房价预测）
逻辑回归：处理二分类问题（如垃圾邮件识别）
决策树：通过树状结构进行决策，直观易懂（如医疗诊断）
支持向量机（SVM）：适用于高维数据分类
神经网络：处理复杂非线性关系（如图像识别）
应用场景：
文本分类（如情感分析）
图像识别
语音识别
预测分析（如销售预测）
二、无监督学习（Unsupervised Learning）
无监督学习在无标签数据中探索数据的内在结构或模式，常见任务包括聚类、降维和关联规则挖掘。
典型算法：
K-Means聚类：将数据分为K个簇（如用户分群）
主成分分析（PCA）：降维技术，保留主要特征
关联规则学习：发现数据项间的关联（如购物篮分析）
应用场景：
用户行为分析
文档聚类
异常检测
特征提取
三、强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，常见于游戏、机器人控制等领域。
典型算法：
Q学习：基于值函数的强化学习方法
深度Q网络（DQN）：结合深度学习与强化学习
策略梯度方法：直接优化策略函数
应用场景：
游戏AI（如围棋、象棋）
机器人路径规划
自动驾驶
资源分配优化
补充说明
数据预处理：归一化、标准化、特征工程等
模型评估：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等
深度学习：神经网络架构（如CNN、RNN）及优化技术
迁移学习：利用预训练模型提升小样本学习效率
选择合适的方法需结合具体问题类型、数据特征及计算资源。例如，图像识别优先考虑卷积神经网络，时间序列预测适合ARIMA或LSTM模型。