機器學習2018-12-28

機器學習 組成 主要任務 分類（classification）：將實例數據劃分到合適的類別中。 應用實例：判斷網站是否被黑客入侵（二分類），手寫數字的自動識別（多分類） 迴歸（regression）：主要用於預測數值型數據 應用實例：股價價格波動的預測，房屋價格的預測等。 監督學習（superviesd learning） 必須確定目標變量的值，以便機器學習算法可以發現特徵和目標變量之間的關係。在

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