機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知資料以及其對應的輸出）去訓練得到乙個最優模型（這個模型屬於某個函式的集合，最優則表示在某個評價準則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入對映為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知資料進行分類的能力。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是鳥啊、那是豬啊、那是房子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入資料，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以後，腦子裡就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函式，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是房子，哪些是鳥。監督學習裡典型的例子就是knn、svm。
無監督學習（也有人叫非監督學習，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在於我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對資料進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀乙個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之後，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什麼叫做朦朧派，什麼叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習裡典型的例子就是聚類了。聚類的目的在於把相似的東西聚在一起，而我們並不關心這一類是什麼。因此，乙個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。
有監督學習和無監督學習 無監督學習
一.無監督學習包含的演算法 聚類 kmeans聚類演算法 降維 pca 之所以叫無監督學習 是因為模型是從無標籤的資料開始學習，沒有目標值。二.kmeans聚類 1.聚類演算法步驟 定義 將高維資料轉化為低維資料的過程，在此過程中可能會捨棄原有資料，創造新的變數 作用 降低原始資料的維數 複雜度 損...
有監督學習和無監督學習
是否有監督 supervised 就看輸入資料是否有標籤 label 輸入資料有標籤，則為有監督學習，沒標籤則為無監督學習 這裡我參考網路資料將機器學習分為 有監督學習 無監督學習 半監督學習和強化學習四類。回歸 regression 其資料集是給定乙個函式和它的一些座標點，然後通過回歸分析的演算法...
有監督學習 無監督學習與半監督學習
這個問題可以回答得很簡單 是否有監督 supervised 就看輸入資料是否有標籤 label 輸入資料有標籤，則為有監督學習，沒標籤則為無監督學習。但根據知乎慣例，答案還是要繼續擴充套件的。首先看什麼是學習 learning 乙個成語就可概括 舉一反三。此處以高考為例，高考的題目在上考場前我們未必...