标题：机器学习模型：人工智能的骨干

机器学习模型是人工智能 (AI) 系统的支柱，赋予它们学习、适应和做出预测的能力。这些模型利用各种算法和技术，从数据中提取模式并建立对未知数据的映射。

标题：机器学习模型：人工智能的骨干

模型类型

机器学习模型有两种主要类型：

监督式模型：从带标签的数据集中学习，即输入数据与预期输出配对。 非监督式模型：从未标记的数据集中学习，发现隐藏模式和结构。

模型选择

选择正确的模型取决于所解决的问题和数据类型。对于分类任务，常见模型包括：

逻辑回归 支持向量机 决策树

对于回归任务，常用模型为：

线性回归 决策树 随机森林

对于聚类和降维任务，常用模型为：

K-Means 主成分分析

模型评估

在训练模型后，至关重要的是对其性能进行评估。常用的评估指标包括：

准确率：预测正确的样本的比例。 召回率：对于正样本，模型正确预测为正的比例。 F1 分数：准确率和召回率的调和平均值。

应用

机器学习模型在广泛的领域中都有应用，包括：

图像识别 自然语言处理 语音识别 预测分析 推荐系统

结论