机器学习（1）两种方法：监督学习和非监督学习
机器学习的两种方法：监督学习和非监督学习监督学习监督学习是指给定一个数据集，（数据集必须包含输入和输出，即特征和目标）从中训练出一个函数模型。当新的数据输入时能够得到预测的输出值。监督学习两种类型：分类 和 回归算法分类eq: 给定多个邮件，并标注垃圾邮件和非垃圾邮件，得到一个训练集。交给算法后得到模型，就可以自动区分垃圾，非垃圾邮件。回归eq: 给定一个数据集，包含每条数据是房屋面积以及它的价格
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机器学习的两种方法：监督学习和非监督学习
监督学习
监督学习是指给定一个数据集，（数据集必须包含输入和输出，即特征和目标）从中训练出一个函数模型。当新的数据输入时能够得到预测的输出值。
监督学习两种类型：统计分类 和 回归分析
统计分类
eq: 给定多个邮件，并标注垃圾邮件和非垃圾邮件，得到一个训练集。交给算法后得到模型，就可以自动区分垃圾，非垃圾邮件。
回归分析
eq: 给定一个数据集，包含每条数据是房屋面积以及它的价格。建立一个二位坐标系，每条数据是坐标系中的一个点。算法找到一个最优曲线，当再次输入房屋面积时可以预测它的价格。
非监督学习
非监督学习中，数据集没有标注，没有确定的结果。最常见的是聚类算法，给定一组数据，根据数据的一项特征，将数据自动划分为几个簇，每个簇中的数据的特征最接近。
eq: 给定多个新闻，机器自动学习，将这组新闻划分几个类型。
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