一.监督学习（supervised learning）

给定一个含有“正确答案”的数据集，根据样本数据做出预测。

1.回归问题（推测出一个连续值的结果）

例：预测房价

2.分类问题（推测出离散的输出值）

例：估算肿瘤是恶性还是良性

二.无监督学习（ Unsupervised Learning）

给定一个无标签的数据集，从数据中找到某种结构。
例：基因学应用，社交网络分析，市场分割。

三.回归问题

单变量线性回归

1.模型表示

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吴恩达《机器学习》第一章：监督学习和无监督学习
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机器学习系列 1：监督学习和无监督学习
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机器学习一 -- 什么是监督学习和无监督学习？
机器学习中的监督学习和无监督学习说在前面最近的我一直在寻找实习机会,很多公司给了我第一次电话面试的机会,就没有下文了.不管是HR姐姐还是第一轮的电话面试,公司员工的态度和耐心都很值得点赞,我也非常 ...
Coursera机器学习笔记(一) - 监督学习vs无监督学习
转载 http://daniellaah.github.io/2016/Machine-Learning-Andrew-Ng-My-Notes-Week-1-Introduction.html 一. ...
Chapter1：监督学习、无监督学习：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记
文章目录 Chapter 1 Introduction 1.1 Welcome 1.2 Definition 1.2.1 定义1: --from **Arthur Samuel** 1.2.2 定义2 ...
机器学习——监督学习和无监督学习的区别
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机器学习第一回——初识监督学习和无监督学习

一.监督学习（supervised learning）

1.回归问题（推测出一个连续值的结果）

2.分类问题（推测出离散的输出值）

二.无监督学习（ Unsupervised Learning）

三.回归问题

单变量线性回归

1.模型表示

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