机器学习有很多算法,最常用的是监督学习和无监督学习。
监督学习分为回归和分类两种方法。回归解决输出为连续值的情况。分类解决输出为离散值的情况,并且当根据特征分类,当特征值过多,采用支持向量机的方法。
无监督学习所用到的数据集是没有标签的。算法自己构建数据结构。聚类是一种方式。
本文探讨了机器学习中的两大核心方法——监督学习和无监督学习。监督学习包括回归和分类,用于处理有标签数据,而无监督学习则应用于无标签数据集,通过算法构建数据结构,如聚类等。
机器学习有很多算法,最常用的是监督学习和无监督学习。
监督学习分为回归和分类两种方法。回归解决输出为连续值的情况。分类解决输出为离散值的情况,并且当根据特征分类,当特征值过多,采用支持向量机的方法。
无监督学习所用到的数据集是没有标签的。算法自己构建数据结构。聚类是一种方式。
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