一图梳理15种机器学习算法的优缺点和使用场景

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

**应用场景示例：**
- 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

**推荐10门系统学习课程：**
1. Machine Learning by Andrew Ng（斯坦福）
2. Deep Learning Specialization by DeepLearning.AI
3. Mathematics for Machine Learning（帝国理工）
4. Applied Data Science with Python（密歇根大学）
5. Advanced Machine Learning by Google Cloud
6. Machine Learning with Python by IBM
7. Supervised ML: Regression & Classification（Coursera）
8. Unsupervised Learning, Recommender, RL（阿尔伯塔大学）
9. Practical Machine Learning（约翰霍普金斯大学）
10. How Google does Machine Learning（Google官方）

图表内容整理人：博主 Shailesh 和 BEGINNERSBLOG