机器学习的学派有这五个
1.符号学派（决策树）
2.联结学派（CNN神经网络->分类）
3.进化学派（遗传算法->分类）
4.贝叶斯学派(朴素贝叶斯算法->分类)
5.类推学派（SVM->分类）（KNN->聚类）
研究的问题
主要是分类、回归、聚类等等
聚类和分类的区别：
分类是有标签的监督学习
聚类是无标签的无监督学习
预测也可以理解为一种分类
现在的主流学派主要是联结学派、贝叶斯学派。类推学派的用的最广
机器学习的学派有这五个
1.符号学派（决策树）
2.联结学派（CNN神经网络->分类）
3.进化学派（遗传算法->分类）
4.贝叶斯学派(朴素贝叶斯算法->分类)
5.类推学派（SVM->分类）（KNN->聚类）
研究的问题
主要是分类、回归、聚类等等
聚类和分类的区别：
分类是有标签的监督学习
聚类是无标签的无监督学习
预测也可以理解为一种分类
现在的主流学派主要是联结学派、贝叶斯学派。类推学派的用的最广
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第一章，第二章：《机器学习》西瓜书学习笔记（一） 第三章：《机器学习》西瓜书学习笔记（二） 第四章，第五章：《机器...
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本文标题：机器学习学习笔记心得二
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gsfibxtx.html
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