ML Introduction

本文深入探讨了机器学习领域的核心概念,包括监督学习中的分类与回归,以及无监督学习中的聚类、密度估计与降维技术。详细介绍了从数据收集到算法选择、训练、测试直至实际应用的全过程,并强调了Python作为实施这些技术的强大工具。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Task of ML
Supervised Learning : Classification and regression.
Unsepervised Learning : Clustering\Density Estimation\Reduction

Algorithms
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Choose Algorithm
According to Ur goal, prediction for a target value then using supervised learning. If existing definite kinds, like 0 and 1, then using classification. Otherwise regression.
As for data fitting, using clustering and density estimation algorithm.

Steps

  • Collect data.
  • Prepare input data. Formatting.
  • Analyse input data.
  • Training the algorithm.
  • Train the algorithm.
  • Test the algorithm.
  • Using it.

Install Python
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