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机器学习——分类和回归

时间:2016-11-08 23:00:25      阅读:204      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1.机器学习的主要任务:
一是将实例数据划分到合适的分类中,即分类问题。 而是是回归, 它主要用于预测数值型数据,典型的回归例子:数据拟合曲线。

 

2.监督学习和无监督学习:

分类和回归属于监督学习,之所以称之为监督学习,是因为这类算法必须直到预测什么,即目标变量的分类信息

 

对于无监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给定目标值。在无监督学习中,将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被成为聚类;将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。此外,无监督学习还可以减少数据特征的维度,以便我们可以使用二维或者三维图形更加直观地展示数据信息。技术分享

机器学习——分类和回归

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原文地址:http://www.cnblogs.com/tonglin0325/p/6044882.html

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