機器學習基本理論和知識點

1、機器學習算法分類 監督學習：給出數據和標籤進行訓練，然後使用訓練好的數據進行預測，分類等。監督學習中最常見的是兩種問題，一種稱爲迴歸問題（線性迴歸和非線性迴歸），另一種稱爲分類問題，包含兩類的分類問題，多個類的分類問題。 非監督學習：只給出數據，沒有標籤，讓機器自己理解和分類。常見問題是聚類算法（K means clustering），圖像的壓縮（降維算法），PCA，Autoencoder等

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