机器学习（一）
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1.监督学习与无监督学习
|
维度 | 组（group） | 簇（cluster） |
|---|---|---|
| 数据标签 | 有标注、已知分类 | 无任何标签 |
| 划分依据 | 人工提前给定标准答案 | 算法根据数据相似度自动聚合 |
| 所属学习 | 监督学习 | 无监督学习（聚类算法 K-Means 等） |
| 含义 | 事先规定好的类别 | 数据自然聚集形成的群体 |
带 label（标签、诊断结果、人工标注）→ 监督学习
只有原始数据，自动分组归类、挖掘群体 → 无监督聚类（无监督学习）
eg 示例：分辨监督/无监督
监督，无监督，无监督，监督
2.线性回归模型（简单一次函数引入）
1.监督模型学习
2.训练集
3.成本函数及直觉
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