一图梳理15种机器学习算法10门深度学习免费课
一图梳理15种机器学习算法的优缺点和使用场景，值得收藏。
常见几类基础算法如下，还有一套系统的能力提升课程推荐：
一、监督学习
1. Linear Regression（线性回归）：连续变量预测，如房价、销售额等
2. Logistic Regression（逻辑回归）：二分类任务，如垃圾邮件识别
3. Decision Tree（决策树）：逻辑清晰、容易可视化，但容易过拟合
4. Random Forest（随机森林）：多个决策树构成的集成模型，更稳定
5. SVM（支持向量机）：适用于边界清晰数据，图像识别常用
6. KNN（K近邻）：懒惰算法，计算量大，但实现方式简单直观
7. Naive Bayes（朴素贝叶斯）：适用于文本分类等任务，前提是特征独立
二、无监督学习 & 降维
8. K-Means（K均值）：典型的聚类方法，用户分群常见
9. Hierarchical Clustering（层次聚类）：适用于数据层级结构分析
10. PCA（主成分分析）：常用于降维压缩，提升模型效率
三、深度/生成模型
11. MLP（多层感知器）：最基础的神经网络结构
12. CNN（卷积网络）：图像处理标配
13. RNN（循环网络）：时间序列/文本相关预测
14. Transformer（GPT、BERT）：主流语言模型架构
15. Autoencoder；DBSCAN：常用于异常检测、压缩、非规则密度聚类任务
此外图中还有一些应用场景：
- 房价预测 → 使用线性回归
- 自驾识别 → 用CNN
- 推荐系统 → 用KNN
- 客户群分类 → 用K-Means
- 文本分类 → 用Naive Bayes
- 图像压缩 → 用PCA
想系统学会这些算法，推荐10门在线课程：
1. Machine Learning by Andrew Ng（斯坦福）
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2. Deep Learning Specialization by DeepLearning.AI
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3. Mathematics for Machine Learning（帝国理工）
链接：imp.i384100.net/OrxkQW
4. Applied Data Science with Python（密歇根大学）
链接：imp.i384100.net/jrd33e
5. Advanced Machine Learning by Google Cloud
链接：imp.i384100.net/5gobn1
6. Machine Learning with Python by IBM
链接：imp.i384100.net/R57KmX
7. Supervised ML: Regression & Classification（Coursera）
链接：imp.i384100.net/g109vB
8. Unsupervised Learning, Recommender, RL（阿尔伯塔大学）
链接：imp.i384100.net/NkL5k2
9. Practical Machine Learning（约翰霍普金斯大学）
链接：imp.i384100.net/7aGMzY
10. How Google does Machine Learning（Google官方）
链接：imp.i384100.net/xL2ZYx
图表内容整理人：博主Shailesh和BEGINNERSBLOG
