【机器学习】机器学习算法分类及开发流程 No.6

1、算法分类 数据类型：离散型数据和连续型数据 数据的类型将是机器学习模型不同问题不同处理的依据 (1) 监督学习（预测）：特征值+目标值 分类（目标值离散型）： k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归，神经网络 回归（目标值连续型）：线性回归、岭回归 标注：隐马尔科夫模型 (2)非监督学习：只有特征值 聚类：k-means （3）相关概念 监督学习：可由输入数据中学到或建立一个模型

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