机器学习-思维导图

机器学习的核心内容涉及了数据处理、算法模型、评估方法、应用场景四大模块。首先，数据处理包括数据采集、预处理、特征选择与抽取，为后续的模型训练打下坚实基础。接着，算法模型强调监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等模式，涵盖了线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等多种具体算法。此外，评估方法如交叉验证、A/B测试等用于度量模型性能，指导模型优化。应用场景多样，从互联网推荐系统到生物信息学的数据挖掘，体现了机器学习的广泛应用价值。本导图采用清晰直观的可视化形式，通过图表和颜色区分，使得复杂的机器学习知识体系一目了然，适用于不同领域的学习者作为参考指南。