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2026/7/23 02:36:09
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支持向量机(SVM)寻找最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力优秀,适合高维小样本数据。通过核函数处理非线性问题,早期在文本分类、图像识别中表现突出。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效可用。
深度学习是机器学习的子集,基于多层神经网络模拟人脑结构处理复杂数据。它能自动提取特征,避免人工特征工程。深度学习在图像、语音、自然语言任务上取得革命性突破。算力提升与大数据积累使其快速发展,成为当代 AI 主流技术。
强化学习通过智能体与环境不断交互试错,学习最优决策策略,以最大化长期累积奖励。其过程类似人类学习,不断调整行为以获得更好反馈。强化学习常用于游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策,是实现序列决策智能的重要方向。
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