機器學習演算法深度解析：從基礎到應用，你該知道的都在這裡！

🌟 監督學習演算法（Supervised Learning Algorithms）

1️⃣ 線性回歸（Linear Regression）

應用場景：數值型預測，例如房價預測。

優勢：

簡單易懂，適合初學者。

對於線性關係的數據擬合效果佳。

局限：

無法處理非線性資料。

對異常值敏感，可能影響模型的穩定性。

2️⃣ 邏輯回歸（Logistic Regression）

應用場景：二分類問題，例如垃圾郵件檢測。

優勢：

計算速度快，模型結果可用概率解釋。

局限：

非線性擬合能力弱，易欠擬合。

3️⃣ 決策樹（Decision Tree）

應用場景：分類與回歸，例如客戶流失預測。

優勢：

模型解釋性強，便於決策過程展示。

能處理非線性資料。

局限：

容易過擬合，需要剪枝來提升泛化能力。

對數據的微小變化敏感。

4️⃣ 隨機森林（Random Forest）

應用場景：分類與回歸，例如醫學圖像分類。

優勢：

抗過擬合能力強，適用於高維資料。

集成多棵決策樹，提升模型穩定性與準確性。

局限：

計算成本高，需要更多資源。

解釋性相對較弱。

5️⃣ 支持向量機（SVM）

應用場景：小樣本與高維資料的分類，例如手寫數字識別。

優勢：

泛化能力強，不易過擬合。

適用於非線性資料，核函數能靈活擴展。

局限：

訓練時間較長，對大規模資料效能不佳。

6️⃣ 樸素貝葉斯（Naïve Bayes）

應用場景：文本分類，例如垃圾郵件過濾。

優勢：

簡單快速，計算成本低。

對於小規模數據集效果良好。

局限：

假設特徵之間相互獨立，可能不符合現實。

7️⃣ K 最近鄰（KNN）

應用場景：分類與回歸，例如圖像識別。

優勢：

簡單直觀，不需要訓練過程。

局限：

計算成本高，需要存儲所有數據。

對資料標準化敏感。

🌟 無監督學習演算法（Unsupervised Learning Algorithms）

8️⃣ K 均值聚類（K-Means Clustering）

應用場景：客戶細分、圖像分割。

優勢：

簡單易實現，計算快速。

局限：

需要手動設定群集數量，對初始值敏感。

9️⃣ 層次聚類（Hierarchical Clustering）

應用場景：基因關係分析、生物學研究。

優勢：

能夠展示資料的層次結構，適合探索性分析。

局限：

計算複雜度高，對大規模資料效能不佳。

🔟 主成分分析（PCA）

應用場景：資料降維、影像處理。

優勢：

降低資料維度，有助於視覺化。

局限：

解釋性弱，降維後的主成分可能難以理解。

🌟 深度學習與增強技術

1️⃣1️⃣ 神經網絡（Neural Networks）

應用場景：圖像識別、語音辨識。

優勢：

強大的非線性擬合能力，適合複雜場景。

局限：

訓練時間長，計算資源需求大。

容易過擬合，需正則化技術輔助。

1️⃣2️⃣ 長短期記憶網絡（LSTM）

應用場景：時間序列預測，例如股價預測。

優勢：

擅長處理長期依賴關係，適合時序數據。

局限：

訓練難度大，對超參數敏感。

1️⃣3️⃣ 梯度提升樹（XGBoost、LightGBM）

應用場景：分類與回歸，例如電商銷售預測。

優勢：

高準確度，對異常值與缺失值表現穩健。

局限：

訓練時間較長，需高效計算資源。

📌 實際應用選擇策略

資料特徵與目標問題：例如，處理數值型資料時首選線性回歸，二分類問題則偏向邏輯回歸。

計算資源與效率需求：如計算資源有限，建議選擇樸素貝葉斯或決策樹。

資料規模與複雜度：大規模資料和高維度資料中，隨機森林與XGBoost有更好的性能。