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決策模型類型有決策樹、隨機(jī)森林、Logistic回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等。 決策樹是一種常用的分類和回歸算法，它將每個預(yù)測問題轉(zhuǎn)換為一系列的決策，每個決定可以按照某種方式劃分輸入變量的范圍，可以用作監(jiān)督學(xué)習(xí)，值得一提的是它可以清楚地說明決策過程，但它們的表示能力有限，易受噪聲影響。 隨機(jī)森林是一種數(shù)據(jù)挖掘和分類算法，它是基于決策樹的技術(shù)，使用多個決策樹來確定每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別或值，隨機(jī)森林可以處理分類和回歸問題，具有很強(qiáng)的魯棒性和抗噪聲性能。 Logistic回歸是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以用于分類問題，利用連續(xù)輸入變量計算二元輸出，其結(jié)果是一個概率值，它可以為數(shù)據(jù)中的每個觀測結(jié)果預(yù)測概率。 支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，其目標(biāo)是在兩個類別之間建立一個最大邊界，將新的測試點(diǎn)分配到正確的類別中。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，它可以幫助人們對無頭面的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，常用于建立系統(tǒng)的分類和預(yù)測，具有很強(qiáng)的魯棒性和非線性表示能力，能夠處理深度學(xué)習(xí)問題。 深度學(xué)習(xí)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，它借鑒了大腦的結(jié)構(gòu)和功能，可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，包括識別和分類、語音識別等。 拓展知識： 此外，還有其他一些決策模型，例如Adaboost（Adaptive boosting）、K-means聚類，KNN（K Nearest Neighbors）等。 Adaboost是一種集成算法，它通過結(jié)合弱分類器來構(gòu)建一個更強(qiáng)大的分類器，通過迭代調(diào)整數(shù)據(jù)權(quán)重來改善分類。 K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它將數(shù)據(jù)集分為K個聚類，使得每個聚類內(nèi)部的元素各自之間的距離較小，而不同聚類之間的距離較大。 KNN（K Nearest Neighbors）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，它的運(yùn)行原理是：根據(jù)提供的附近的K個數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用空間逼近的方式來判斷新數(shù)據(jù)點(diǎn)所屬的類別。