机器学习有哪些模型？
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機器學習模型：種類繁多，應用廣泛
機器學習是一種電腦科學領域，賦予電腦從資料中自動學習的能力，而機器學習模型則是電腦用來學習和做出預測的數學框架。這些模型類型繁多，各有優缺點，適用於不同的任務。
決策樹
決策樹是一種樹狀結構，其中每個節點代表一個特徵，而每個邊代表一個特定值。通過沿著樹向下移動並在每個節點上做出決策，模型可以對資料點進行分類或預測。決策樹簡單易懂，並擅於處理高維度資料。
線性迴歸
線性迴歸是一種用於預測連續值的模型。它假設資料點之間存在線性關係，並找出最佳擬合該關係的直線。線性迴歸適用於預測銷售量、價格或其他可以連續測量的事物。
支持向量機（SVM）
SVM是一種分類模型，通過在資料點之間建立超平面來將其分開。它通過最大化超平面與資料點之間的邊距來找到最佳超平面。SVM擅長處理線性可分和非線性可分的資料。
K近鄰算法（KNN）
KNN是一種基於實例的學習算法，它將新的資料點分類為與其最接近的K個資料點的類別。KNN簡單易於實現，但它對資料點的數量和距離度量非常敏感。
神經網路
神經網路是一種受人腦運作方式啟發的模型。它由多層相互連接的節點組成，每個節點處理資料並輸出一個值。神經網路擅長處理高維度資料和識別複雜模式。
選擇合適的機器學習模型取決於任務的性質、資料的類型和可用的運算資源。通過探索不同的模型並評估其性能，資料科學家可以找到最適合特定問題的模型。
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