機器學習基礎算法筆記

摘要 機器學習是入門AI的必經之路里面有衆多的基礎算法如線性迴歸，決策樹等等的算法，機器學習可以分爲監督式學習（Supervised learning）以及非監督學習(Unsupervised Learning )，目前最廣泛被使用的分類器有人工神經網絡、支持向量機、最近鄰居法、高斯混合模型、樸素貝葉斯方法、決策樹和徑向基函數分類，無監督學習裏典型的例子就是聚類了。聚類的目的在於把相似的東西聚在一

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