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Topic:
- 什么是机器学习？
- 什么是监督学习？监督什么？
- 什么是回归，什么是分类？
一、简介
（1）什么是机器学习？
通常所说的「机器学习」往往就是指「统计机器学习」
统计机器学习，英文是：Statistical Machine Learning，它是概率论、统计学、计算理论、最优化方法、以及计算机科学组成的交叉学科，其主要的研究对象是如何从经验中学习并改善具体算法的性能。
其又分为四个类别：
- 监督学习（Supervised learning）
- 非监督学习（Unsupervised learning）
- 半监督学习（Semi-supervised learning）
- 强化学习（Reinforcement learning）
二、监督学习
（2）什么是监督学习？监督什么？
监督： 对带有所需对应特征的数据 进行监督
监督学习：监督输入的数据，处理这些特征数据，将其打上标签并输出。
输入：特征变量
输出：标签
处理：建立起 数学函数，即 训练模型
举个栗子
（根据所知的骨头样子，在一群鸡蛋中，找出尽可能像骨头）
三、监督学习中的分类与回归
（2）分类？回归？
分类：动物的种类判断、植物的种类判断。。。
回归：找出这群连续的点之间误差最小的线，来预估其他点对应的值
分类：类别（离散值）
回归：线（连续值）
回归问题解决：
- 股票价格预测
- 房价预测
- 洪水水位线
分类问题解决：
- 种类归类
解决方法
回归问题解决方法：
- 线性回归方法
- 多项式回归方法
- 岭回归以及 LASSO 回归方法
分类问题解决方法：
- 支持向量机
- K-近邻算法
- 决策树算法
- 随机森林算法
- 朴素贝叶斯算法那
- ….