1. 传统机器学习模型
线性模型（Linear Models）：
线性回归（Linear Regression）：用于回归任务，拟合线性关系。
逻辑回归（Logistic Regression）：用于分类任务，输出概率值。
岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）：带正则化的线性回归。
树模型（Tree-based Models）：
决策树（Decision Tree）：通过树结构进行决策，可用于分类和回归。
随机森林（Random Forest）：多个决策树的集成模型，通过投票或平均提高性能。
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）：
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）
CatBoost（Categorical Boosting）
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：通过寻找最大间隔超平面进行分类或回归。核方法（Kernel Methods）可用于处理非线性数据。
贝叶斯模型（Bayesian Models）：
朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，适用于文本分类等任务。
高斯过程（Gaussian Process）：用于回归和概率预测。
最近邻算法（k-Nearest Neighbors, KNN）：基于距离度量，通过邻居的标签进行预测。
2. 深度学习模型（Deep Learning Models）
神经网络（Neural Networks）：
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）：基础的前馈神经网络。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：用于处理图像、视频等网格数据。
典型结构：卷积层、池化层、全连接层。
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：用于处理序列数据（如时间序列、文本）。
变体：LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU（Gated Recurrent Unit）。
变换器（Transformer）：基于自注意力机制（Self-Attention），用于自然语言处理。
典型模型：BERT、GPT、T5。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，用于生成数据。
自编码器（Autoencoders）：用于数据压缩、降维或生成。
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）：用于处理图结构数据（如社交网络、分子结构）。
3. 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）
贝叶斯网络（Bayesian Networks）：用有向无环图表示变量之间的条件依赖关系。
马尔可夫模型（Markov Models）：
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）：用于序列数据建模。
条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）：用于序列标注任务（如分词、命名实体识别）。
4. 集成学习模型（Ensemble Learning Models）
Bagging（Bootstrap Aggregating）：通过并行训练多个模型并聚合结果（如随机森林）。
Boosting：通过顺序训练模型，逐步修正前一个模型的错误（如AdaBoost、GBDT、XGBoost）。
Stacking：结合多个模型的输出作为新特征，训练一个元模型。
5. 聚类与降维模型（Clustering and Dimensionality Reduction）
聚类模型（Clustering Models）：
K均值聚类（K-Means Clustering）：基于距离的聚类。
层次聚类（Hierarchical Clustering）：构建树状聚类结构。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：基于密度的聚类。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）：基于概率分布的聚类。
降维模型（Dimensionality Reduction Models）：
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：线性降维。
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：非线性降维，用于可视化。
UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）：高效的非线性降维。
6. 强化学习模型（Reinforcement Learning Models）
基于值的方法（Value-based Methods）：Q-Learning、Deep Q-Networks（DQN）。
基于策略的方法（Policy-based Methods）：策略梯度（Policy Gradient）、REINFORCE算法。
Actor-Critic方法：结合值函数和策略梯度（如A3C、PPO）。
模型基于模型的方法（Model-based Methods）：通过学习环境模型进行规划（如MBPO）。
7. 生成模型（Generative Models）
变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）：用于生成数据，同时学习数据的潜在表示。
流模型（Flow-based Models）：通过可逆变换生成数据（如Glow、RealNVP）。
扩散模型（Diffusion Models）：通过逐步去噪生成数据（如DDPM、Stable Diffusion）。
8. 其他模型
规则基模型（Rule-based Models）：基于预定义规则进行决策（如专家系统）。
稀疏编码（Sparse Coding）：用于学习数据的稀疏表示。
迁移学习模型（Transfer Learning Models）：通过预训练模型迁移知识到新任务（如Fine-tuning、Feature Extraction）。