用最通俗的方式打开机器学习

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以下是小灰根据个人理解说画的流程图：
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以下是大黄基于小灰的流程图所做的补充：
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以下是大黄对流程图结果部分作出的调整。其中假设模型可以理解成训练出来的降雪和收获的规律，通过假设模型，从新一年降雪情况推断出下一年收获情况的过程叫做回归。至于啤酒尿布的例子，属于截然不同的机器学习类型，只需要找出关联关系，并不需要进行回归。
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机器学习按照方式不同主要分为三大类，有监督学习（Supervised learning）、无监督学习（Unsupervised learning）以及半监督学习（Semi-supervised learning）。

• 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出。在瑞雪兆丰年的例子中，头年降雪量就是输入，来年亩产量就是输出
• 非监督学习：直接对输入数据集进行建模，寻找关联。例如啤酒尿布的例子，只需要寻找关联性，并不需要什么明确的目标值输出。
• 半监督学习：综合利用有输入输出的数据，和只有输入的数据来进行训练。可以简单理解成监督学习和非监督学习的综合。
  
  
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