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  • 监督学习和无监督学习概念


    学习目标:

    完成机器学习监督学习和无监督学习概念梳理

    知识详解:

    • 监督学习:学习算法从引用正确答案(标签)中学习。
    • 无监督学习:从无标签数据中发现一些构造,或有趣的东西。
    • 回归:预测数值,有无限多可能的输出。
    • 分类:预测类别,有明确数量的可能输出。
    • 聚类:通过无标签数据,自动生成不同的类别,相似的点会出现在一起。
    监督学习无监督学习
    适用于:回归、分类适用于:聚类
    需要输入:x,y需要输入:x
    回归分类聚类
    举例:房价预测(面积-价格)举例:乳房癌检测(肿瘤大小-是否恶性)举例:客户类型聚类、谷歌新闻推荐

    学习总结:

    • 线性回归:linear regression
    • 回归模型:regression model
    • 聚类分析:clustering
    • 监督学习:supervised learning
    • 无监督学习:unsupervised learning

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/sz1125218970/article/details/128208954
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