监督学习和无监督学习

监督学习 定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。 也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 通俗一点，可以把机器学习理解为我们教机器如何做事情。 监督学习的分类：回归(Regression）、分类（Cl

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