表 ML任务：
| 任务 | 输出类型 | 问题的例子 | 算法 |
|---|---|---|---|
| 监督学习 | |||
| 回归 | 实数 | 根据其特点预测房价 | 线性回归和多项式回归 |
| 分类 | 明确的 | 垃圾邮件/非垃圾邮件分类 | KNN，NaïveBayes，逻辑回归，决策树，随机森林和SVM |
| 排行 | 自然数（序数变量） | 按相关性排序搜索结果 | 序数回归 |
| 结构化预测 | 结构：树，图等 | 词性标注 | 循环神经网络和条件随机场 |
| 无人监督的学习 | |||
| 聚类 | 对象组 | 建造一棵生物有机体 | 分层聚类，k-means和GMM |
| 降维 | 给定特征的紧凑表示 | 找到大脑活动中最重要的组成部分 | PCA，t-SNE和LDA |
| 异常值/异常检测 | 超出模式的对象 | 欺诈识别 | 局部异常因素 |
| 关联规则学习 | 一套规则 | 智能家居入侵检测 | 先验 |
| 强化学习 | |||
| 控制学习 | 具有最大预期回报的政策 | 学习玩视频游戏 | Q学习 |
表 ML任务：
套盒内含：水150ml+乳130ml+面霜20ml+魔法精华 30ml 无瑕水 20ml 无瑕乳 20ml 无瑕精...
01.05 02.36（20ml） 06.00（30ml） 09.35（30ml） 12.05（25ml） 10....
吸奶 3:00 130ml 8:30 75ml 11:30 80ml 14:30 90ml 16:55 40ml ...
吸奶 4:00 120ml 9:48 85ml 12:02 50ml 14:47 80ml 17:51 85ml...
吸奶 1:30 70ml 8:25 95ml 10:45 100ml 13:57 80ml 16:30 90ml ...
冰块?适量 干式金酒15ml+伏特加15ml+白朗姆15ml+龙舌兰15ml+白橙利口酒15ml 柠檬汁25ml+...
机器学习（Machine Learning，ML）属于人工智能的子领域，它是研究机器能够熟练执行智能任务的过程和实...
第一周 机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））1.1 为什么是ML策略？（Why ML Str...
吸奶 9:30 110ml 12:00 125ml 17:00 125ml 80 75 喂奶 10:30 50ml...
本文标题：ML任务
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