9.梯度提升算法（GBM、XGBoost）
梯度提升通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建强大的预测模型。XGBoost 是一种优化的实现，以速度和准确性而闻名。
应用：竞争获胜的解决方案、欺诈检测和预测模型。
局限性：未经调整就容易过度拟合；与简单模型相比，训练速度较慢。
每棵树都会纠正先前的错误，从而创建一个在复杂任务上表现良好的模型。
10.神经网络
神经网络的灵感来自人类大脑，由相互连接的节点层（神经元）组成。它们可以学习复杂的模式和关系，因此非常适合图像识别、自然语言处理和游戏等任务。
应用：图像识别、语音到文本转换、自动驾驶汽车。
优点：处理复杂的数据模式；自适应学习。
局限性：需要大量数据；计算成本高且难以解释。
这些模型，从简单的前馈网络到卷积和循环神经网络等更复杂的架构，正在推动人工智能革命。
监督学习算法、无监督学习算法和强化学习算法
监督学习：当您有标记数据并 海外亚洲数据 想要预测或分类新数据时使用。
无监督学习：专注于发现未标记数据中的模式。
强化学习：代理通过与环境的交互和反馈进行学习。
这些之间的选择取决于项目的数据和目标。
选择机器学习算法时要考虑的因素
选择正确的机器学习 算法对于建立有效的模型至关重要。以下是需要考虑的关键因素：
1. 数据性质
大小和质量：数据集的数量和质量会影响算法的选择。某些算法（如深度学习模型）适用于大型数据集，而其他算法（如决策树）则更适合较小的数据集。
结构化数据与非结构化数据：如果您拥有结构化数据（按行和列组织），逻辑回归或决策树等算法可能会很有效。非结构化数据（如文本或图像）通常需要更复杂的算法，如卷积神经网络 (CNN)。