模型有哪两种

机器学习中，模型是指一种可进行预测和预估的算法或函数。在建立机器学习模型时，需要选择适当的模型类型以及优化相关参数。在此基础上，我们可以通过模型来解决各种机器学习问题，如分类、回归等。

那么，机器学习中的模型有哪两种呢？下文将从多个角度进行分析。

1.基本分类：监督学习模型和无监督学习模型。

监督学习是指已知数据的标签（即正确答案）的情况下进行学习，例如分类、回归等。监督学习模型包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。

无监督学习是指在没有明确标签的情况下自行分类，例如聚类、异常检测等。无监督学习模型包括K均值聚类、关联规则挖掘、主成分分析等。

2.基于应用场景的分类

针对不同的应用场景，机器学习模型可以进一步分为以下几类。

（1）回归模型：用于预测数值型数据，主要应用于价格预测、销售预测等。常见的回归模型有线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。

（2）分类模型：用于对数据样本进行分类，可以预测数据所属的类别。常见的分类模型有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

（3）聚类模型：用于将数据样本划分为不同的类别，相同类别的数据相似度较高。常用的聚类模型有K均值聚类、谱聚类、层次聚类等。

（4）降维模型：用于对数据进行降维处理，减少数据冗余和复杂性。常用的降维模型有主成分分析、线性判别分析等。

除了以上分类方法，还有深度学习模型、增强学习模型等。这些模型在不同的情境下有着不同的应用。

综上所述，机器学习模型有监督学习模型和无监督学习模型两类。此外，根据不同的应用场景，机器学习模型可以进一步分为回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型等多个类别。