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一、監督學習模型
二、無監督學習模型
聚類：聚類模型如K-means，用于將數據分組為相似的集群。關聯規則學習：如Apriori算法，用于發現數據中的隱藏模式和關系。三、半監督學習模型
標簽傳播算法：結合監督和無監督學習的優勢，適用于標簽不完全的數據。四、強化學習模型
Q學習：一種基于價值函數的強化學習算法，用于在未知環境中尋找優異策略。深度Q網絡（DQN）：結合深度學習與Q學習，用于處理復雜的強化學習任務。常見問答：
Q1: 什么是監督學習？
答: 監督學習是一種學習算法，利用已標記的訓練數據來訓練模型，并進行預測或分類。
Q2: 無監督學習和監督學習有何區別？
答: 無監督學習不需要標簽數據，主要用于聚類和關聯分析，而監督學習則依賴于標簽數據進行預測和分類。
Q3: 強化學習在哪些領域有應用？
答: 強化學習廣泛應用于自動駕駛、游戲AI、工業控制等領域。
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