机器学习 （南京大学周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》）

机器学习的三种不同方法：
一、监督学习（supervised learning）——对未来事件进行预测。使用有类标的数据构建数据模型。然后使用经训练得到的模型对未来的数据进行预测。
主要分为两类：
1.利用分类对类标进行预测
2.使用回归预测连续输出值
二、无监督学习（unsupervised learning）——发现数据本身潜在的结构。分为两类：
1.通过聚类发现数据的子群
2.数据压缩中的降维
三、强化学习（reinforecement learning）——解决交互式问题。构建一个系统，在与环境交互的过程中提高系统的性能。

四、基本术语

机器学习的十大经典算法
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一、决策树
二、随机森林算法
三、逻辑回归
四、SVM
五、朴素贝叶斯
六、k最邻近算法
七、k均值算法
八、Adaboost算法
九、神经网络
十、马尔可夫