文章编号：547 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-12-26 02:15:59 / 浏览：次

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简介

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中自动学习。根据学习任务的不同，机器学习可分为三大类：监督式学习、非监督式学习和强化学习。

监督式学习

监督式学习是一种机器学习技术，其中算法从带标签的数据中学习。这意味着每个数据样本都有一个预先定义的标签，指示样本的类别或值。监督式学习算法的目标是学习一个函数，该函数可以将新数据样本映射到其正确的标签。最常见的监督式学习算法类型包括：分类算法：用于预测数据样本属于哪个离散类别的算法。例如，一个分类算法可以被训练来识别图像中的物体，或预测患者患有特定疾病的可能性。回归算法：用于预测数据样本的连续值。例如，一个回归算法可以被训练来预测房屋的价格或股票的涨跌。监督式学习在各种应用中非常有用，例如：图像识别自然语言处理预测建模

非监督式学习

非监督式学习是一种机器学习技术，其中算法从不带标签的数据中学习。这意味着数据样本没有预先定义的标签。非监督式学习算法的目标是识别数据中的模式和结构。最常见的非监督式学习算法类型包括：聚类算法：用于将数据样本分组到不同的簇中，其中相同簇中的样本彼此相似，而不同簇中的样本彼此不同。例如，一个聚类算法可以被用于将客户分组到不同的细分市场。降维算法：用于减少数据样本的维度，同时保留数据的最重要特征。例如，一个降维算法可以被用于将高维图像数据降维到二或三维。非监督式学习在各种应用中非常有用，例如：市场细分数据可视化异常检测

强化学习

强化学习是一种机器学习技术，其中算法通过与环境进行
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