机器学习入门

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（原创文章，谢绝转载~）

机器学习入门内容：

1.过程：训练数据 -》 机器学习 -》模型 ；    输入-》模型-》输出

2.overfitting ，过度拟合问题。为了符合所有的数据点，而导致过度拟合的模型。

   confront过度拟合的常用方法：（1）简洁模型 （2）留一部分训练数据（可以随机变化）校验

3.学习类型：

  （1）监督学习：正确的输入输出

  （2）非监督学习：只有输入

  （3）强化学习：输入，一些输出，这些输出的等级/评分等类似

4.分类和聚类

   分类（classification ）：训练数据为已知分类的数据

   聚类 （clustering ）：不已知分类的情况下，依据相似性或算法进行分类

5.回归（regression）（拟合）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/randomstring/p/7771966.html