机器学习、深度学习、强化学习定义及经典算法归类 机器学习是种利用算法来让计算机从数据中学习并改进的技术。它通过对大量数据进行训练，使计算机能够自动地发现数据中的规律和模式，并用这些规律和模式来预测新的数据或做出决策。
经典算法归类： 归因算法：线性回归、逻辑回归等。直线来预测连续数值输出的算法。逻辑回归则是种用于二分类问题的算法，它通过对输入特征进行逻辑函数变换来预测样本属于某类别的概率。 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是种基于树形结构的分类算法，它通过递归地划分数据集来构 南非电话号码 建分类模型。朴素贝叶斯是种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，从而简化了分类问题的计算。支持向量机是种二分类算法，它通过找到最优超平面来将不同类别的样本分开。
深度学习：机器学习的个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度神经网络是种具有多层非线性变换的神经网络，能够自动地提取输入数据的特征，并逐层抽象出高级别的表示。经典算法归类： 神经网络：深度学习的核心算法是神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。