機器學習算法概攬

機器學習算法概攬 機器學習算法就是在沒有人類干預的情況下，從數據中學習，並在經驗中改善的一種方法，學習任務可能包括學習從輸入映射到輸出的函數，學習無標籤數據的隱含結構;或者是「基於實例的學習」，通過與存儲在記憶中的訓練數據做比較，給一個新實例生成一個類別標籤。基於實例的學習(instance-based learning)不會從具體實例中生成抽象結果。 機器學習算法的類型 有三類機器學習算法： 1

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