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二、機器學習基本類型
1.有監督學習：根據已知的輸入和輸出，建立聯系它們的模型，根據該模型對未知輸出的輸入進行判斷。
1）回歸：以無限連續域的形式表示輸出。
2）分類：以有限離散域的形式表示輸出。
2.無監督學習：在一組沒有已知輸出（標簽）的輸入中，根據數據的內部特征和聯系，找到某種規則，進行族群的劃分——聚類。
3.半監督學習：從一個相對有限的已知結構中利用有監督學習的方法，構建基本模型，通過對未知輸入和已知輸入的比對，判斷其輸出，擴展原有的已知領域。
三、機器學習的基本過程
數據采集-》數據清洗-》數據預處理-》選擇模型-》訓練模型
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