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机器学习基础

机器学习的主要任务 
机器学习主要任务分为监督学习和无监督学习

  1. 监督学习 
    监督学习又包括回归和分类 
    回归：主要就是用来预测数据，根据现有数据来的数据，常见的就是曲线拟合 
    分类：就是将实例数据划分到具体的分类中 
    之所以叫做监督学习，就是这类算法必须要知道预测什么
  2. 无监督学习 
    无监督学习任务主要有聚类和密度估计，同时也可以减少特征值的个数 
    聚类：将数据集合分为由类似的对象组成的各个类的过程叫聚类 
    密度估计:主要用于寻找描述数据的统计值

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