【原創】大叔算法分享（6）機器學習概覽

 

Machine Learning 機器學習 分類

• Classification (分類)
• Regression (迴歸)
• Clustering (聚類)
• Dimensionality reduction (降維)

Supervised Learning 監督學習

已有樣本數據（TrainingSet）包括輸入（Input）和輸出（Output），使用樣本數據訓練（Train）模型函數（Model），最後把未知輸入（UnknownInput）帶入模型函數，預測（Predict）輸出（Output）

監督學習過程以下：

TrainingSet(Input & Output) -> Train -> Model -> Predict(UnknownInput -> Output)

即訓練集（包含輸入和輸出）-> 訓練 -> 模型 -> 預測（未知輸入-> 輸出）

 

一 Classification

分類屬於監督學習，分類問題解決的是給定一個樣本，預測變量是離散的，好比內容類別預測中，給定一個內容，須要預測出類別：體育、社會、財經等；

二 Regression

迴歸屬於監督學習，迴歸問題解決的是給定一個樣本，預測變量是連續的，好比股價預測中，給定一天的價格等信息，須要預測次日的價格；

三 Clustering

聚類不屬於監督學習，聚類問題解決的是給定一組樣本，預測哪些樣本之間離的更近，哪些樣本之間離的更遠，好比用戶分羣中，根據類別的定義，好比興趣、購買力等，來將用戶劃分到多個類別中；