机器学习算法分类

机器学习算法分类

• 监督学习（有目标值）：supervised learnin

  定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）

  目标值为类别（离散的/文本，人为定义判断条件）–分类问题

  目标值为连续型的数据（可以无限精确的数值）–回归问题
  分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归
  回归：线性回归、岭回归

• 无监督学习（无目标值）unsupervised learning
  定义：输入数据是由输入特征值所组成
  聚类：k-means