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  • 机器学习分类

    1数据集合
        scikit-leaning
        数据集合 data set  样本  sample 特征   feature
    分类任务(二分类)分辨垃圾邮件,分辨股票涨跌
        多分类任务,数字识别,图像识别,判断发送给客户信用卡的风险 2048自动
            游戏,下围棋游戏分类任务。自动驾驶(多分类问题)
        多分类任务可以转换成二分类

    回归任务:结果是一个连续的值,而非一个类别
        有的回归问题可以简化成分类任务

    2,监督学习,
    非监督学习:
        意义:对数据进行降维处理
            特征提取:信用卡的信用评级和人的胖瘦无关?
            特征压缩:PCA
        用处:
            降维,异常检测
    半监督学习:
        一部分有标记,一部分数据没有
        各种原因导致标记缺失
        先用无监督进行处理,然后用监督
    增强学习:
        在环境中进行学习加强反馈
         应用:机器人

    3.机器学习其他分类
    批量学习
    在学学习    优点:及时反应环境#需要加强数据监控
    参数学习
    非参数学习  

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sky-ai/p/9690733.html
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