机器学习总结（参考源码ml.hpp）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习总结（参考源码ml.hpp）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：
- 有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；
- 无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；
- 强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。
依据机器学习期望结果来分类：
- 分类：输入被分为N个类别的一种；
- 回归：输出是连续值；如依据房子的大小，时间，位置来预测房子的价格；
- 聚类：使用无监督学习将输入聚为N类；
- 密度估计（density estimation）：找到输入可能的分布；
【具体的机器学习算法】依照ml.hpp整理
整理中，整理一项更新一项……
以上是关于机器学习总结（参考源码ml.hpp）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章