機器學習（一）：監督學習與非監督學習

首先來一個大概的定義： 監督學習：通過訓練讓機器自己找到特徵和標籤之間的聯繫（注：也就是學習的訓練集包含輸入和輸出，得到了最優參數模型之後 ，新來的數據集在面對只有特徵沒有標籤的情況下時，可以判斷出標籤） 無監督學習：訓練數據中只有特徵沒有標籤，輸入數據沒有被標記，也沒有確定的結果。樣本數據類別未知，需要根據樣本間的相似性對樣本集進行分類。（注：不一定"分類"，沒有訓練集，旨在尋找規律性，不予以某

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