机器学习（一）：监督学习与非监督学习

首先来一个大概的定义： 监督学习：通过训练让机器自己找到特征和标签之间的联系（注：也就是学习的训练集包含输入和输出，得到了最优参数模型之后 ，新来的数据集在面对只有特征没有标签的情况下时，可以判断出标签） 无监督学习：训练数据中只有特征没有标签，输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类。（注：不一定"分类"，没有训练集，旨在寻找规律性，不予以某

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