【機器學習】之機器學習方法的分類

1，監督學習 給機器的訓練數據擁有標記和答案 例如： 圖像已經積累了標定信息 銀行已經積累了客戶的信息和信用卡的信息 2，非監督學習 給機器的訓練數據沒有標記或答案 對沒有標記的數據進行分類 – 聚類分析 對數據進行降維處理 特徵提取：把沒用的特徵忽略掉 特徵壓縮：PCA算法 方便可視化 異常檢測：對一些錯誤的點去除 3，半監督學習（更常見） 一部分數據擁有標記或答案，而另一部分沒用。 通常先採用

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