机器学习算法概述
一、机器学习算法分类
| 算法类型 | 代表算法 | 适用任务 | 典型应用场景 | 使用行业 |
|---|---|---|---|---|
| 监督学习 | 线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、KNN | 分类、回归 | 垃圾邮件识别、房价预测、客户流失预测 | 金融、零售、医疗、教育 |
| 无监督学习 | K-Means、DBSCAN、PCA | 聚类、降维 | 用户分群、图像压缩、异常检测 | 电商、安防、社交网络 |
| 半监督学习 | 自训练、图神经网络（GNN） | 分类、图结构建模 | 社交图分析、推荐系统 | 社交平台、内容推荐 |
| 强化学习 | Q-Learning、DQN、Policy Gradient | 决策优化、策略学习 | 游戏AI、自动驾驶、机器人控制 | 游戏、自动化、工业制造 |
| 集成学习 | 随机森林、XGBoost、AdaBoost | 提升预测准确性 | 信贷评分、疾病预测、广告点击率预测 | 金融、医疗、广告技术 |
| 深度学习 | CNN、RNN、Transformer、GAN | 图像、语音、文本处理 | 图像识别、语音识别、机器翻译、生成图像 | 医疗影像、语音助手、内容生成 |
| 贝叶斯方法 | 朴素贝叶斯、高斯贝叶斯 | 分类、概率建模 | 文本分类、风险评估 | 法律、金融、舆情分析 |
二、不同算法的使用场景举例
- 线性回归：预测房价、销售额、温度等连续变量。
- 逻辑回归：判断客户是否会流失、是否会购买产品。
- K-Means 聚类：将用户按兴趣分组、图像搜索。
- 随机森林/XGBoost：信用评分、疾病预测、欺诈检测。
- CNN（卷积神经网络）：医学影像识别、自动驾驶中的图像识别。
- RNN/LSTM：语音识别、时间序列预测、文本生成。
- Transformer（如BERT、GPT）：自然语言处理、问答系统、翻译。
- 强化学习：自动驾驶决策、工业机器人路径规划、智能交易系统。
三、行业应用概览
| 行业 | 应用方向 |
|---|---|
| 金融 | 信贷评估、风险控制、欺诈检测 |
| 医疗 | 疾病预测、医学影像分析、药物发现 |
| 零售电商 | 用户画像、推荐系统、库存预测 |
| 制造业 | 设备故障预测、质量检测、自动化控制 |
| 教育 | 学习路径推荐、考试评分、个性化辅导 |
| 交通物流 | 路径优化、自动驾驶、需求预测 |
| 媒体内容 | 内容生成、舆情分析、广告投放优化 |