机器学习核心模型全景图（附通俗解析+应用场景）

以下按学习范式分类介绍20+核心模型：

一、监督学习（带答案训练）

1. 线性回归 类似初中学的(y=ax+b)
   • 比喻：用尺子拟合数据点的最佳直线
   • 场景：房价预测、销售额分析
2. 逻辑回归 （金融风控常用）
   • 比喻：概率开关（>50%概率就亮绿灯）
   • 场景：垃圾邮件识别、疾病诊断
3. 决策树
   • 比喻：流程图式问答游戏（"收入>5万？→是→负债<10万？"）
   • 场景：贷款审批、客户分群
4. 随机森林
   • 比喻：100位专家投票决策
   • 场景：金融风控、股票预测
5. 支持向量机(SVM)
   • 比喻：在数据间画最宽隔离带
   • 场景：图像分类、文本情感分析
6. 朴素贝叶斯
   • 比喻：概率侦探（根据线索计算可能性）
   • 场景：新闻分类、拼写检查
7. LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）
   • 比喻：用探照灯（直方图算法）快速扫描书堆 只翻关键章节 多线程搜查
   • 场景：金融风控 推荐系统 医疗诊断

二、无监督学习（无标签自学）

1. K均值聚类
   • 比喻：自动分拣混合水果
   • 场景：用户画像构建、图像压缩
2. 层次聚类
   • 比喻：家族树（数据点逐层认亲）
   • 场景：基因序列分析、文档主题归类
3. DBSCAN
   • 比喻：人群聚集探测器（自动发现密集区）
   • 场景：异常交易检测、城市规划
4. 主成分分析(PCA)
   • 比喻：3D→2D投影仪（保留核心特征）
   • 场景：人脸识别降维、金融风险因子提取
5. 关联规则(Apriori)
   • 比喻：超市购物篮分析师
   • 场景："尿布+啤酒"式交叉销售

三、强化学习（试错学习）

1. Q-Learning
   • 比喻：游戏玩家建奖励地图
   • 场景：机器人路径规划
2. 深度Q网络(DQN)
   • 比喻：AI打《星际争霸》
   • 场景：游戏AI、工业控制
3. 策略梯度(Policy Gradient)
   • 比喻：教练指导运动员动作
   • 场景：自动驾驶决策

四、深度学习（多层特征提取）

1. 全连接神经网络
   • 比喻：信息多层过滤网
   • 场景：信用卡欺诈检测
2. 卷积神经网络(CNN)
   • 比喻：视觉特征放大镜
   • 场景：医疗影像分析、人脸识别
3. 循环神经网络(RNN/LSTM)
   • 比喻：有记忆的流水线
   • 场景：语音识别、股票时序预测
4. Transformer
   • 比喻：全局关联分析仪
   • 场景：ChatGPT等大语言模型

五、集成学习（模型协作）

1. AdaBoost
   • 比喻：错题重点复习法
   • 场景：人脸检测、客户流失预警
2. 梯度提升树(GBDT/XGBoost)
   • 比喻：接力式错误修正
   • 场景：Kaggle竞赛冠军常用模型
3. Stacking
   • 比喻：模型议会（基层模型投票→元模型裁决）
   • 场景：高精度预测系统

关键洞察：

• 80%问题可用随机森林/XGBoost解决
• 图像处理必用CNN
• 自然语言处理首选Transformer
• 超高维数据（特征特别多的时候）先做PCA降维

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