Machine Learning 机器学习 分类
- Classification (分类)
- Regression (回归)
- Clustering (聚类)
- Dimensionality reduction (降维)
Supervised Learning 监督学习
已有样本数据（TrainingSet）包括输入（Input）和输出（Output），使用样本数据训练（Train）模型函数（Model），最后把未知输入（UnknownInput）带入模型函数，预测（Predict）输出（Output）
监督学习过程如下：
TrainingSet(Input & Output) -> Train -> Model -> Predict(UnknownInput -> Output)
即训练集（包含输入和输出）-> 训练 -> 模型 -> 预测（未知输入-> 输出）
一 Classification
分类属于监督学习，分类问题解决的是给定一个样本，预测变量是离散的，比如内容类别预测中，给定一个内容，需要预测出类别：体育、社会、财经等；
二 Regression
回归属于监督学习，回归问题解决的是给定一个样本，预测变量是连续的，比如股价预测中，给定一天的价格等信息，需要预测第二天的价格；
三 Clustering
聚类不属于监督学习，聚类问题解决的是给定一组样本，预测哪些样本之间离的更近，哪些样本之间离的更远，比如用户分群中，根据类别的定义，比如兴趣、购买力等，来将用户划分到多个类别中；