機器學習綜述 + K-最近鄰繪製

      機器學習的目的是生成對於人類理解足夠簡單的分類表達式。必須具有充分模仿人類的推理能力，在決策過程中提供見解。統計學強調推斷，機器學習強調預測。運用前者一般通過生成數據進行統計推斷。後者是通過某些變量預測數據的某些特徵。有一些算法： 迴歸或預測 線性和二次判別分析 分類 最近鄰 樸素貝葉斯 支持向量機 決策樹 聚類 機器學習算法廣義上主要分爲監督學習,非監督學習,強化學習和深度學習。監督

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