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基本概念

  • 监督学习:基于数据及结果进行预测。特点是有预定的分类结果
  • 非监督学习:从数据中挖掘关联。特点是自动聚类,不缺在预定的分类结果。不需要标签数据,需要优化准则

监督式学习的步骤:

  1. 使用标签数据训练机器学习模型
  2. 标签数据:由输入数据对应正确的输出结果
  3. 机器学习模型:学习标签数据输入和输出结果的函数关系
  4. 调用训练好的机器学习模型,根据新的输入数据预测对应的结果