機器學習學習框架DAY1

機器學習框架   根據輸入的樣本是否被標記以及結果的確定性，分爲監督學習、無監督學習。   監督學習着重於根據已有的的模型對未知樣本的目標/標記進行預測，無監督學習更重於發現數據本身的分佈特點。   監督學習根據預測變量的不同，又可以分爲分類學習和迴歸預測； 分類學習有線性分類器、支持向量機、樸素貝葉斯、神經網絡、K近鄰、決策樹（分類）、集成模型（分類）；迴歸預測有線性迴歸器、支持向量機（迴歸）、

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