**监督学习:**是机器通过给定的输入x和输出y,来自动的生成f,输入新的x通过f输出预测y,最常用的就是线性回归梯度下降方法。
**非监督学习:**训练集没有提供正确结果,而是让算法尝试识别不同数据之间的相似性,从而让有共同特征的数据能够被归类在一起,最常用的就是聚类算法。
二、监督式学习和非监督式学习
最新推荐文章于 2025-06-24 21:53:47 发布
本文探讨了监督学习中的线性回归与梯度下降,以及非监督学习中的聚类算法原理。通过实例解析,展示了如何利用这些技术进行数据预测和模式识别,是数据科学入门者的必备指南。
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