【機器學習】機器學習算法分類及開發流程 No.6

1、算法分類 數據類型：離散型數據和連續型數據 數據的類型將是機器學習模型不同問題不同處理的依據 (1) 監督學習（預測）：特徵值+目標值 分類（目標值離散型）： k-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯迴歸，神經網絡 迴歸（目標值連續型）：線性迴歸、嶺迴歸 標註：隱馬爾科夫模型 (2)非監督學習：只有特徵值 聚類：k-means （3）相關概念 監督學習：可由輸入數據中學到或建立一個模型

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