常见的机器学习模型有哪些

常见的机器学习模型包括以下几种：

1. 线性回归模型：用于预测连续变量的值，如房价、销售额等。

2. 逻辑回归模型：用于预测二元分类问题，如判断一个人是否患有某种疾病、是否会购买某个产品等。

3. 决策树模型：用于分类和回归问题，通过构建一系列决策树来进行预测。

4. 随机森林模型：是决策树模型的一种集成方法，通过多个决策树来进行预测，可以有效地降低过拟合的风险。

5. 支持向量机模型：用于分类问题，通过寻找一个最优的超平面来将数据分开。

6. 神经网络模型：用于分类和回归问题，通过多层神经元的组合来进行预测。

7. 聚类模型：用于将数据集分成不同的组，如K均值聚类、层次聚类等。

8. 关联规则模型：用于在大规模数据集中寻找频繁出现的关联规则，如购物篮分析等。