模型有哪三种（模型一般由哪三种三个部分组成）

在机器学习和深度学习领域，模型通常可以分为三种类型：监督学习模型、无监督学习模型和强化学习模型。

1. 监督学习模型：这类模型通过输入数据和对应的标签或输出来训练，目标是学习一个映射关系，使得对于新的输入数据，模型能够预测出正确的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-近邻、神经网络等。

2. 无监督学习模型：这类模型在训练过程中没有标签或输出信息，而是直接从输入数据中学习数据的结构和分布。常见的无监督学习算法包括聚类（如K-means、层次聚类）、降维（如主成分分析PCA、t-SNE）、关联规则挖掘（如Apriori、FP-growth）等。

3. 强化学习模型：这类模型通过与环境的交互来学习如何在给定状态下采取某种动作以获得最大的累积奖励。强化学习算法通常包括价值函数、策略和学习算法三个部分。常见的强化学习算法有Q-learning、SARSA、Deep Q Network（DQN）、Policy Gradient等。