吴恩达机器学习听课记录

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。

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

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。

 
 
 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值