机器学习算法的分类可以按照不同的维度进行划分,以下是一些常见的分类方式:
监督学习需要有标签数据作为训练集,例如分类、回归等;无监督学习则没有标签数据,例如聚类、降维等。
基于模型的算法通过构建模型来进行预测,例如决策树、神经网络等;基于实例的算法则是基于相似度来进行预测,例如KNN算法等。
批量学习需要一次性读入所有的训练数据进行训练,例如SVM、神经网络等;在线学习则是随着数据的不断到来,不断更新模型,例如感知器算法、Adaptive Boosting等。
生成模型是对数据分布进行建模,例如朴素贝叶斯、高斯混合模型等;判别模型则是直接对分类边界进行建模,例如支持向量机、随机森林等。
基于梯度的算法通过优化损失函数来寻找最优解,例如梯度下降、随机梯度下降等;基于概率的算法则是基于数据的统计分布来进行预测,例如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型等。
基于规则的算法将问题转化为规则的形式,例如决策树、规则学习等;基于神经网络的算法则是通过构建多层神经元来进行学习和预测,例如深度学习等。