机器学习绪论

监督学习

监督学习是一种机器学习的方法，它的目的是训练一个模型，使其能够根据输入数据预测输出数据。监督学习需要使用一些已经标注了输出数据的输入数据作为训练集，例如图片和对应的标签，或者文本和对应的类别。

通过学习训练集中的数据，监督学习模型可以找到输入和输出之间的关系，从而对新的输入数据进行分类或回归。监督学习有很多应用场景，例如图像识别、垃圾邮件过滤、情感分析等。

监督学习可以分为两种类型：分类和回归

分类是指将输入数据分配到有限个离散的类别中，例如判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。

回归是指将输入数据映射到一个连续的数值上，例如预测房价或股票价格。

监督学习的模型有很多种，例如神经网络、支持向量机、决策树、逻辑回归等。不同的模型有不同的优缺点和适用场景，选择合适的模型需要考虑数据的特征、规模、分布等因素。

无监督学习是一种机器学习的方法，它的目的是在没有标签或目标的情况下，从数据中发现隐藏的结构或模式。

无监督学习有很多应用场景，例如数据聚类、降维、异常检测、推荐系统等

聚类是一种机器学习的方法，它可以把相似的数据分成不同的组，每个组叫做一个簇。聚类的目的是让同一个簇里的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。聚类可以用来分析数据的结构、模式、特征等。