機器學習數學基礎--（一）

機器學習算法 1.有監督學習 1.1分類預測(離散值) 1.2迴歸分析(連續值) 數據集分爲：訓練集和測試集 訓練集包含n個特徵(feature)和標籤(label) 測試集只有特徵沒有標籤。 任務就是根據測試集預測標籤。 2.無監督學習 2.1聚類 2.2關聯規則 訓練集只有特徵沒有標籤。 測試集需要根據已有特徵預測標籤。 3.強化學習 3.1Q-learning 3.2時間差學習 微積分 1.

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