梳理机器学习常用算法（含深度学习）

  你好，我是你们的老朋友，zhenguo！

 机器学习的任务主要分为三类：

• • 监督学习

  • 非监督学习

  • 强化学习

监督学习是指在训练过程中，模型是根据给定的输入和输出标签来学习的。

监督学习的任务主要分为分类和回归两类，常用的算法有：

非监督学习是指在训练过程中，模型没有给定的输出标签，而是要从输入数据中自动发现规律的。

非监督学习的任务主要分为聚类和降维两类，常用的算法有：

深度学习是一种机器学习方法，它使用深层神经网络来学习特征表示和分类。深度学习常用的网络模型有：

强化学习是指通过实验和反馈来学习的机器学习方法，它主要用于解决控制和决策问题。常用的强化学习算法有：

最后总结到一张图：

以上就是机器学习常用算法的一个梳理，可以先从面上整体对这些算法有一个轮廓，在解决实际问题时可以从中选择。

一起加油