2.機器學習四大任務：迴歸、分類、聚類與降維

迴歸任務 迴歸是對已有的數據樣本點進行擬合，再根據擬合出來的函數，對未來進行預測。迴歸數據是連續的值，比如商品價格走勢的預測就是迴歸任務。 分類任務 分類需要先找到數據樣本點中的分界線，再根據分界線對新數據進行分類，分類數據是離散的值，比如圖片識別、情感分析等領域會經常用到分類任務。 聚類任務 聚類是根據樣本之間的相似度，將一批數據劃分爲N個組。比如用戶分組、異常值檢測等領域會用到聚類任務。 用戶

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