机器学习前言

文章目录前言一、机器学习的定义二、机器学习算法分类1. 监督学习最常见的类型2.无监督学习前言本章介绍了机器学习的定义以及常见的机器学习算法分类作为后续学习的术语铺垫。一、机器学习的定义机器学习是指让机器像人一样学习即喂给机器大量数据让机器自动地去寻找特定规律并运用这些规律完成预测和决策的过程。二、机器学习算法分类1. 监督学习最常见的类型监督学习Supervised Learning通过许多输入x和映射正确的y来训练模型。即输入(x) 标准答案(y)然后提供其他的输入x来看能否得出正确的y其中我们确定了训练数据中贴的标签x—y是对应的。在常见的监督学习算法中有两类1. 回归预测y是无限数中任取的一个值2. 分类预测y是有限的一个值2.无监督学习无监督学习Unsupervised Learning只有输入(x)但没有标签y。只有输入特征没有标准答案。机器只能通过观测x的特性自己发现数据中的结构和规律。比如无监督学习算法会观察特征进行分组比如聚类算法clustering。