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通常情況下，一個(gè)學(xué)習(xí)問題會(huì)包含一組學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，嘗試對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
學(xué)習(xí)問題一般可以分為：
監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）
分類（classification）
回歸（regression）
非監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）
聚類（clustering）
監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別就是，監(jiān)督學(xué)習(xí)中，樣本數(shù)據(jù)會(huì)包含要預(yù)測(cè)的標(biāo)簽（label），例如給定一組貓和狗的圖片并對(duì)不同的照片給定對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽（貓或狗），而非監(jiān)督學(xué)習(xí)只會(huì)給定一組圖片，并不會(huì)給出標(biāo)簽。
分類和回歸的區(qū)別是，分類的樣本數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽有大于等于2種，對(duì)于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)只需要判斷屬于其中哪個(gè)類即可，而回歸則是期望輸出由一個(gè)或多個(gè)連續(xù)的變量組成，例如根據(jù)魚的年齡和重量推斷魚的長(zhǎng)度。
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