机器学习数学基础--（一）

机器学习算法 1.有监督学习 1.1分类预测(离散值) 1.2回归分析(连续值) 数据集分为：训练集和测试集 训练集包含n个特征(feature)和标签(label) 测试集只有特征没有标签。 任务就是根据测试集预测标签。 2.无监督学习 2.1聚类 2.2关联规则 训练集只有特征没有标签。 测试集需要根据已有特征预测标签。 3.强化学习 3.1Q-learning 3.2时间差学习 微积分 1.

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