机器学习入门
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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入门相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
（原创文章，谢绝转载~）
机器学习入门内容：
1.过程：训练数据 -》 机器学习 -》模型 ； 输入-》模型-》输出
2.overfitting ，过度拟合问题。为了符合所有的数据点，而导致过度拟合的模型。
confront过度拟合的常用方法：（1）简洁模型 （2）留一部分训练数据（可以随机变化）校验
3.学习类型：
（1）监督学习：正确的输入输出
（2）非监督学习：只有输入
（3）强化学习：输入，一些输出，这些输出的等级/评分等类似
4.分类和聚类
分类（classification ）：训练数据为已知分类的数据
聚类 （clustering ）：不已知分类的情况下，依据相似性或算法进行分类
5.回归（regression）（拟合）
以上是关于机器学习入门的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章