机器学习基础概念

训练集
用来训练，构建模型

验证集
在模型训练阶段，用来测试模型的好坏

测试集
等模型训练好后，用来评估模型的好坏

监督学习
有标签的数据

无监督学习
没有标签的数据

半监督学习
有监督学习、无监督学习相结合的一种学习方式，用来解决一小部分带标签的数据、一大部分无标签的数据进行训练和分类的问题

应用
回归
预测
机器学习基础概念_第1张图片

分类
数据带有标签，属于有监督学习

1、图像识别
2、垃圾邮件的识别
3、文本分类

聚类
数据无标签，属于无监督学习

机器学习基础概念_第2张图片

1、回归：预测数据为连续型数值
2、分类：预测数据为类别型数据，并且类别已知
3、聚类：预测数据为类别型数据，并且类别未知

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