3.1 常见模型类型概述

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3.1 常见模型类型概述 3.1 常见模型类型概述在模型训练与调参的旅程中，选择合适的模型是提高模型性能的关键第一步。本章将深入探讨各种常见的模型类型，帮助读者理解它们的原理、适用场景以及各自的优缺点。如同选择合适的工具来完成特定任务一样，理解不同模型的特性将使您能够更明智地做出决策。 3.1.1 线性模型线性模型是机器学习中最基础也是最广泛使用的模型之一。它们假设输入特征与输出之间存在线性关系。尽管简单，但线性模型在许多实际问题中表现出色，并且是更复杂模型的基石。 3.1.1.1 线性回归 (Linear Regression) 线性回归用于预测连续型输出变量。它通过拟合一条直线（或超平面）来最小化预测值与真实值之间的平方误差。