初级算法梳理（一）

1、机器学习概念 1）有监督学习：训练数据有标记信息。分类和回归是有监督学习的代表。 2）无监督学习：训练数据无标记信息。聚类是无监督学习的代表。 3）泛化能力：学得模型适应“新样本”的能力。 4）过拟合：当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能已经把训练样本本身的一些特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降，这种现象在机器学习中称为“过拟合”。 5）欠拟合：模型没有

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