机器学习有三个要素：数据、模型、算法，其中模型是机器学习的核心。一般机器学习分为有监督学习和无监督学习。
定义
用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型（如模式识别中的判别模型，神经网络中的权重模型等），再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法称为有监督学习。
算法
定义
根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。在现实中，经常用来作为有监督的辅助手段。
算法
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本文标题：1.gitchat训练营-入门机器学习
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