監督學習與無監督學習

監督學習

監督學習主要爲迴歸問題與分類問題

迴歸

迴歸問題是針對於連續型變量
簡單講就是擬合出適當的函數模型y=f(x)來表示已存在的數據點，來使得給定一個新x，預測y。
例如：

分類

分類是針對離散型數據集
即，是與不是，或者說輸出的結果是有限的
例如：

無監督學習

無監督學習更像是讓機器自學，咱們不知道數據集中數據、特徵之間的關係，而是要根據聚類或必定的模型獲得數據之間的關係。
簡單講就像是會自動根據特徵分類
例如：

• 參考吳恩達機器學習課程