【算法】主流算法
2025年主流算法全景
围绕机器学习、深度学习、计算机视觉、优化与量子计算等方向，当前工程与科研中最常用的算法与模型可归纳如下，便于快速选型与落地。
机器学习与深度学习主流算法
| 类别 | 代表算法/模型 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 监督学习（回归/分类） | 线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost/LightGBM/CatBoost、SVM、朴素贝叶斯、KNN | 信用评分、风控、推荐、点击率/转化率预测、文本分类 |
| 深度学习基础 | CNN、RNN/LSTM/GRU、Transformer、GAN、自动编码器、MLP、DBN | 图像识别/检测/分割、语音识别、文本生成与理解、异常检测、 |
| 表示学习与预训练 | BERT、GPT 系列、LLaMA、ViT、BEiT、AudioMAE | 语言建模、检索问答、代码生成、多模态理解、行业微调 |
| 图与关系学习 | GNN（GCN、GAT 等） | 社交网络、知识图谱、推荐系统、分子/药物性质预测 |
| 强化学习 | Q-Learning、策 |