机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。
传统机器学习算法主要包括以下五类：
回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测
分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值
聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征
关联分析：计算出数据之间的频繁项集合
降维：原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中
相关文章：
相似解决方案
热门标签
机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。
传统机器学习算法主要包括以下五类：
回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测
分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值
聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征
关联分析：计算出数据之间的频繁项集合
降维：原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中
相关文章：