机器学习可以分为监督学习和无监督学习两大类。
一、监督学习
监督学习就是在数据中有特定标注,会对数据进行分类,比如癌症例子。监督学习得到的结果可以预测某个新数据对应的结果(线性回归)或是该数据属于哪一类(逻辑回归)。比如癌症的预测,房价的预测等。
圈和叉就分别标识两类数据,即在学习的数据中已标记该数据属于哪一类。
监督学习又分为线性回归和逻辑回归。
1.线性回归
线性回归是所给数据最后拟合后的输出是连续不断的,比如一次函数,二次函数等。例如下图:
2.逻辑回归
逻辑回归就是输出是离散的,可以理解为分类问题。例如下图:
二、无监督学习
无监督学习是数据没有标记过明确分类的,即通俗点就是给你比一堆数据,对他进行分类,比如有一堆关于身高体重的数据,分别对应衣服的尺码,我们就可以将这些数据分为L,XL等等。 例如下图:
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