根據處理的資料是否具有標籤資訊，我們可以將機器學習分為監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等幾種型別。
通過讓機器學習大量帶有標籤的樣本資料，訓練出乙個模型，並使該模型可以根據輸入得到相應輸出的過程。監督學習的主要任務的分類和回歸。
**值為離散值的問題為分類，包括決策樹、支援向量機、樸素貝葉斯、整合方法、k-近鄰等演算法，可以**鳥的種類。
**值為連續值的問題為回歸，包括線性回歸、邏輯回歸、整合方法、神經網路等演算法，可以**房價的趨勢。
通過學習沒有分類標記的訓練樣本，直接建立乙個模型，以揭示資料的內在性質和規律。具體來說，要將資料集劃分為若干個互不相交的子集，每個子集中的元素在某種度量之下都與本子集內的元素具有更高的相似度。
使用以上方法劃分出的子集就是聚類，包括k-均值、k-眾數、k-中心點，高斯混合模型（gmm）、分層聚類、em等演算法。
其訓練資料的一部分是有標籤的，另一部分沒有標籤，而沒標籤資料的數量常常遠遠大於有標籤資料數量。先使用無監督學習對資料作處理，然後使用監督學習做模型的訓練。
BIOS的主要任務
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