一、監(jiān)督學習模型
二、無監(jiān)督學習模型
聚類：聚類模型如K-means，用于將數(shù)據(jù)分組為相似的集群。關聯(lián)規(guī)則學習：如Apriori算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關系。三、半監(jiān)督學習模型
標簽傳播算法：結合監(jiān)督和無監(jiān)督學習的優(yōu)勢，適用于標簽不完全的數(shù)據(jù)。四、強化學習模型
Q學習：一種基于價值函數(shù)的強化學習算法，用于在未知環(huán)境中尋找優(yōu)異策略。深度Q網(wǎng)絡（DQN）：結合深度學習與Q學習，用于處理復雜的強化學習任務。常見問答：
Q1: 什么是監(jiān)督學習？
答: 監(jiān)督學習是一種學習算法，利用已標記的訓練數(shù)據(jù)來訓練模型，并進行預測或分類。
Q2: 無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習有何區(qū)別？
答: 無監(jiān)督學習不需要標簽數(shù)據(jù)，主要用于聚類和關聯(lián)分析，而監(jiān)督學習則依賴于標簽數(shù)據(jù)進行預測和分類。
Q3: 強化學習在哪些領域有應用？
答: 強化學習廣泛應用于自動駕駛、游戲AI、工業(yè)控制等領域。
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