ng-机器学习总结-初识机器学习

监督学习（Supervised-learning）
案例：房价预测、肿瘤恶性判别
代表问题：

• 回归（regresion）：样本点的函数值为连续值（continious）----比如金额
• 分类（classification）：样本点的函数值离散值（discrete）----比如是否为癌症

特点：简而言之就是对于每一个样本点都有一个正确的答案（好还是坏）

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无监督学习（Unsupervised-learning）
案例：google新闻（针对同一事件爬取不同新闻网站并聚合在自己主页同一版块内）、
代表问题：

• 聚类（cluster）

特点：简而言之就是对于所有样本点来说，没有一个确定的标记（label）

学到的生词：
cohesive:共同的