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上传时间: 2021-02-24
详细说明：一、基本分类：①监督学习（Supervisedlearning）数据集中的每个样本有相应的“正确答案”，根据这些样本做出预测，分有两类：回归问题和分类问题。步骤1：数据集的创建和分类步骤2：训练步骤3：验证步骤4：使用（1）回归问题举例例如：预测房价，根据样本集拟合出一条连续曲线。（2）分类问题举例例如：根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”，是离散的。监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。PCA和很多deeplearni
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