机器学习中有多种常用的模型，包括：一、决策树；二、线性回归；三、支持向量机（SVM）；四、K近邻算法；五、神经网络。其中，决策树是一种用于分类和回归的树状模型，它通过特征的分层判断来做出预测。
一、决策树
决策树是一种用于分类和回归的模型，通过对特征逐层进行划分来做出决策。每个内部节点代表一个特征，每个叶节点代表一个预测结果。
二、线性回归
线性回归是一种用于建立特征与目标变量之间线性关系的模型。它基于输入特征的线性组合来预测连续型目标变量。
三、支持向量机（SVM）
SVM是一种用于分类和回归的模型，通过在特征空间中找到一个优异超平面来实现分类。它可以处理线性和非线性问题，并具有较好的泛化能力。
四、K近邻算法
K近邻算法根据样本的邻近程度进行分类或回归预测。对于分类，它通过找到最接近的K个样本进行投票来确定分类结果。
五、神经网络
神经网络是受人脑神经元结构启发的模型，用于解决复杂的模式识别和预测问题。它包括输入层、隐藏层和输出层，通过权重调整进行学习和预测。
六、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于文本分类和垃圾邮件过滤。它假设特征之间相互独立，从而简化计算。
常见问答：
Q1：什么是线性回归模型？
答：线性回归模型是一种用于建立特征与目标变量之间线性关系的模型，通过最小化预测值与实际值的差异来求解模型参数。
Q2：决策树模型如何工作？
答：决策树模型通过对特征逐层进行划分，从根节点到叶节点做出预测。每个节点代表一个特征，每条路径代表一系列特征条件，最终叶节点的值即为预测结果。
Q3：神经网络模型有什么特点？
答：神经网络模型由多个神经元和层组成，可以处理复杂的模式识别任务。通过反向传播算法，神经网络可以自动调整权重以提高预测准确性。
