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机器学习入门概念

机器学习入门概念

作者: 三点水滴 | 来源:发表于2019-06-15 16:53 被阅读0次

机器学习入门

概括地说,学习任务就是根据一堆样本数据,去推测未知数据的属性。如果样本数据不止一个维度,那么就称之为多维数据,每一维度称为特征

学习任务分类

根据样本数据中是否包含待预测属性,把学习任务分为监督学习非监督学习。再根据样本数据特征值的是连续的还是离散的,对学习任务做如下细分:

监督学习

  • 离散

  • 分类,如识别手写字母

  • 连续

    • 回归,如根据年纪和体重预测身高

非监督学习

  • 聚类

    将样本数据根据特征分为指定的几个类别

  • 密度估计

    确定样本数据的分布

  • 降维

    将高维数据变成低维数据,如数据压缩

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