初級算法梳理（一）

1、機器學習概念 1）有監督學習：訓練數據有標記信息。分類和迴歸是有監督學習的代表。 2）無監督學習：訓練數據無標記信息。聚類是無監督學習的代表。 3）泛化能力：學得模型適應「新樣本」的能力。 4）過擬合：當學習器把訓練樣本學得「太好」了的時候，很可能已經把訓練樣本本身的一些特點當做了所有潛在樣本都會具有的一般性質，這樣會導致泛化性能下降，這種現象在機器學習中稱爲「過擬合」。 5）欠擬合：模型沒有

>>阅读原文<<