机器学习算法基础与实战应用场景
2025-09-11 16:50:00 | 来源：企业IT培训
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类，每种类型适用于不同的业务场景：
1、监督学习
分类算法：将数据分配到特定类别，如垃圾邮件检测(SVM)、图像识别(CNN)
回归算法：预测连续数值，如房价预测(线性回归)、股票走势分析(LSTM)
2、无监督学习
聚类算法：将相似数据分组，如用户分群(K-means)、异常检测(DBSCAN)
降维算法：减少数据特征维度，如PCA用于图像压缩，t-SNE用于可视化
3、强化学习
策略优化：通过与环境互动学习最优决策，如AlphaGo的围棋策略、机器人控制
典型应用场景解析
金融风控：使用随机森林和XGBoost构建信用评分模型，某商业银行引入大模型后，坏账识别率提升15%，人工审核效率提高40%。
医疗诊断：基于决策树和SVM的疾病预测系统，辅助医生提高罕见病诊断准确率达8%。
电商推荐：协同过滤与KNN算法结合，实现个性化商品推荐，点击率提升25%。
智能制造：聚类算法优化生产流程，某汽车厂商通过设备故障预测减少停机时间30%。
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