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有的 👍！在机器学习里，除了 **分类** 和 **回归** 这两大基本模式，还有很多其他的学习/预测模式。给你梳理一下常见的：
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## 🔹 1. 分类（Classification）
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* 输出离散类别。
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* 例：猫/狗识别，垃圾邮件检测。
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## 🔹 2. 回归（Regression）
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* 输出连续数值。
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* 例：房价预测，气温预测。
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## 🔹 3. 聚类（Clustering）
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* 无监督学习，把数据自动分组，没有标签。
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* 例：客户分群、基因数据分群。
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## 🔹 4. 降维（Dimensionality Reduction）
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* 把高维数据压缩到低维，同时尽量保留重要信息。
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* 例：PCA（主成分分析）、t-SNE。
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* 应用：可视化、数据压缩、去噪。
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## 🔹 5. 生成（Generation）
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* 学习数据分布，生成新的样本。
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* 例：GAN 画图、ChatGPT 写文章、扩散模型画图。
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## 🔹 6. 强化学习（Reinforcement Learning）
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* 通过“试错 + 奖励”学习最优策略。
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* 例：AlphaGo 下围棋、机器人学走路。
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## 🔹 7. 排序 / 推荐（Ranking & Recommendation）
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* 给一组候选结果排序或推荐。
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* 例：搜索引擎结果排序、推荐系统（推荐电影/商品）。
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## 🔹 8. 异常检测（Anomaly Detection）
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* 找到与大部分数据不一样的“异常点”。
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* 例：信用卡欺诈检测、设备故障报警。
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## 🔹 9. 分割（Segmentation）
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* 主要在计算机视觉里，把图像按像素划分类别。
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* 例：自动驾驶里，把“车道线/行人/车辆”分开。
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✅ 总结：
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* **监督学习**：分类、回归
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* **无监督学习**：聚类、降维
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* **生成模型**：GAN、扩散模型
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* **强化学习**：策略优化
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* **应用扩展**：排序、推荐、异常检测、分割
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要不要我给你整理一个 **思维导图式的分类图**（机器学习主要模式全景图），这样你一眼就能看到它们的关系？
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$\hat{l}\hat{c}\hat{j}$ |