经典监督学习方法

生成算法尝试去找这个数据到底是怎么生成的（产生的），然后再对一个信号进行分类。基于你的生成假设，哪个类别最有可能产生这个信号，这个信号就属于那个类别。 判别模型不关心数据是怎么生成的，它只关心信号之间的差别，然后模型学习到差别之后简单地对给定的一个信号进行分类。   在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）最典型的就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的

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