监督学习模型
决策树与随机森林
决策树通过树状结构进行决策，随机森林则集成多棵决策树以提高准确性和稳定性，适用于分类和回归任务。
支持向量机(SVM)
在特征空间中寻找最优超平面，实现数据分类，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别问题。
线性与逻辑回归
线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，是机器学习中最基础且广泛应用的模型。
梯度提升机(GBDT/XGBoost)
通过迭代生成弱学习器，重点关注之前被错误分类的样本，在各类数据科学竞赛中表现优异。
无监督学习模型
K均值聚类(K-Means)
将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间相似度低，适用于客户分群、图像分割等场景。
主成分分析(PCA)
通过正交变换将可能存在相关性的变量转换为线性不相关的变量，用于数据压缩和特征提取。
Apriori算法
用于挖掘数据中项集之间的关联关系，典型应用是购物篮分析，发现商品之间的购买关联。
高斯混合模型(GMM)
用多个高斯分布函数的线性组合来拟合数据分布，可用于聚类、密度估计和异常检测。
深度学习模型
卷积神经网络(CNN)
专为处理网格状数据设计，通过卷积层自动提取图像特征，在图像分类、目标检测等领域表现卓越。
循环神经网络(RNN/LSTM)
具有记忆功能，能处理序列数据，LSTM通过门控机制解决长序列训练中的梯度消失和爆炸问题。
生成对抗网络(GAN)
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成高质量数据，应用于图像生成、风格迁移等领域。
BERT与GPT系列
基于自注意力机制，彻底改变了自然语言处理领域，BERT专注于理解，GPT专注于生成。
小发猫降AIGC工具使用指南
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