常见的机器学习模型汇总

机器学习模型可以按照不同的类别进行分类。以下是一些常见的机器学习模型：

1. 监督学习模型

• 回归模型：

  • 线性回归 (Linear Regression)
  • 岭回归 (Ridge Regression)
  • 套索回归 (Lasso Regression)
  • 多项式回归 (Polynomial Regression)
  • 弹性网回归 (Elastic Net Regression)

• 分类模型：

  • 逻辑回归 (Logistic Regression)
  • K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)
  • 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
  • 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
    • 高斯朴素贝叶斯 (Gaussian Naive Bayes)
    • 多项式朴素贝叶斯 (Multinomial Naive Bayes)
    • 伯努利朴素贝叶斯 (Bernoulli Naive Bayes)
  • 决策树 (Decision Tree)
  • 随机森林 (Random Forest)
  • 梯度提升决策树 (Gradient Boosted Decision Trees, GBDT)
    • XGBoost
    • LightGBM
    • CatBoost
  • 神经网络 (Neural Network)
    • 多层感知器 (Multilayer Perceptron, MLP)

2. 无监督学习模型

• 聚类模型：

  • K均值聚类 (K-Means Clustering)
  • 层次聚类 (Hierarchical Clustering)
  • 均值漂移聚类 (Mean Shift Clustering)
  • DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
  • 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)

• 降维模型：

  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  • 奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD)
  • 独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA)
  • 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
  • t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
  • UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

• 关联规则学习：

  • Apriori
  • Eclat

3. 半监督学习模型

• 自编码器 (Autoencoder) 与深度生成模型
• 半监督SVM

4. 强化学习模型

• 值函数法：

  • Q学习 (Q-Learning)
  • 深度Q网络 (Deep Q-Network, DQN)

• 策略梯度法：

  • REINFORCE
  • Actor-Critic
  • 深度确定性策略梯度 (Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)
  • 近端策略优化 (Proximal Policy Optimization, PPO)
  • 信赖区域策略优化 (Trust Region Policy Optimization, TRPO)

• 模型自由强化学习方法：

  • 蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS)

5. 集成学习模型

• Bagging（袋装法）：

  • 随机森林 (Random Forest)
  • Bagged Decision Trees

• Boosting（提升法）：

  • AdaBoost
  • 梯度提升机 (Gradient Boosting Machine, GBM)
  • XGBoost
  • LightGBM
  • CatBoost

• Stacking（堆叠法）：

  • 堆叠泛化模型 (Stacked Generalization Models)

6. 神经网络与深度学习模型

• 前馈神经网络：

  • 多层感知器 (Multilayer Perceptron, MLP)

• 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)：

  • LeNet
  • AlexNet
  • VGGNet
  • ResNet (Residual Network)
  • Inception Network (GoogLeNet)
  • EfficientNet

• 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)：

  • 长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)
  • 门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)
  • 双向LSTM (Bidirectional LSTM)

• 生成模型：

  • 自编码器 (Autoencoder)
  • 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)
    • DCGAN (Deep Convolutional GAN)
    • CycleGAN
    • StyleGAN
  • 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)

• 图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)：

  • 图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN)
  • 图注意力网络 (Graph Attention Network, GAT)

• 注意力模型和转换器：

  • Transformer
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer)

7. 贝叶斯模型

• 贝叶斯线性回归 (Bayesian Linear Regression)
• 高斯过程回归 (Gaussian Process Regression)
• 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM)

8. 特征选择与工程方法

• 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
• 特征选择算法（如递归特征消除，RFE）