目前常见的机器学习的方法

线性回归：预测连续变量目标值。
逻辑回归：预测二分类目标值。
决策树：使用一系列规则将数据分割成较小的子集。
支持向量机：寻找最佳超平面来分隔不同类别的点。
朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的分类器，假设特征相互独立。
无监督学习
聚类：将数据点分组为具有相似特征的簇。
主成分分析（PCA）：将高维数据投影到低维空间。
奇异值分解（SVD）：将高维矩阵分解为多个低维矩阵。
t-分布邻域嵌入（t-SNE）：一种用于可视化高维数据的非线性降维技术。
半监督学习
图学习：使用图结构来表示数据之间的关系，用于各种任务，如分类和聚类。
协同训练：使用不同的模型并迭代地更新它们的标记，以提高准确性。
自训练：使用现有标记的数据来预测新数据的标记。
强化学习
Q学习：一种无模型强化学习算法，通过试验和错误来学习最佳行为。
深度确定性策略梯度（DDPG）：一种基于策略梯度的深度强化学习算法。
近端策略优化（PPO）：一种策略梯度算法，采用剪辑方法来提高稳定性。
其他方法
神经网络：受人脑启发的复杂模型，由相互连接的层组成。
深度学习：使用多个隐藏层的神经网络，用于复杂的任务，如图像识别和自然语言处理。
生成对抗网络（GAN）：一种生成器和鉴别器模型的对，用于生成逼真的数据。
转移学习：将一个领域的知识应用到另一个领域，以提高模型性能。