機器學習算法學習札記

機器學習算法學習札記 第一部分：概論 一、概論 1. 分類、聚類 分類和聚類是對於結果的類別是否預先設定。 Input有標籤的爲分類的情形，反之爲聚類。 2．線性模型、樹模型 根據特徵使用方式分爲線性模型和樹模型。 將多個特徵綜合考慮，得到一個標籤爲線性模型。 而將多個特徵單獨考慮，每次按照一個特徵分爲幾類，爲樹模型。 3．分類、迴歸 根據輸出值是否連續，分爲分類和迴歸。 輸出爲連續的爲迴歸模型，

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