机器学习日记（持续更新中）

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1.1 监督学习(supervised learning)

从有数据标签的输入数据中寻求特征

1.1.1 回归(regression)

从无限多可能的输出数字中预测数字。

1.1.2 分类(classification)

从少数几个可能的输出中判断类别。

1.2 非监督学习(unsupervised learning)

从没有数据标签的数字中寻求特征

1.2.1 聚类(clustering)

将相似的数据点归为一类

1.2.2 异常检测(Anomaly detection)

检测出异常数据。

1.2.3 降维(Dimensionality reduction)

用更少的数据点来压缩数据。

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