Machine Learning 机器学习分类

Classification (分类)
Regression (回归)
Clustering (聚类)
Dimensionality reduction (降维)

Supervised Learning 监督学习

已有样本数据（TrainingSet）包括输入（Input）和输出（Output），使用样本数据训练（Train）模型函数（Model），最后把未知输入（UnknownInput）带入模型函数，预测（Predict）输出（Output）

监督学习过程如下：

TrainingSet(Input & Output) -> Train -> Model -> Predict(UnknownInput -> Output)

即训练集（包含输入和输出）-> 训练 -> 模型 -> 预测（未知输入-> 输出）

一 Classification

分类属于监督学习，分类问题解决的是给定一个样本，预测变量是离散的，比如内容类别预测中，给定一个内容，需要预测出类别：体育、社会、财经等；

二 Regression

回归属于监督学习，回归问题解决的是给定一个样本，预测变量是连续的，比如股价预测中，给定一天的价格等信息，需要预测第二天的价格；

三 Clustering

聚类不属于监督学习，聚类问题解决的是给定一组样本，预测哪些样本之间离的更近，哪些样本之间离的更远，比如用户分群中，根据类别的定义，比如兴趣、购买力等，来将用户划分到多个类别中；

转载于:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10217317.html

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