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上传时间: 2020-12-26
详细说明：机器学习实战之分类算法，机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有 n 个特征，由 n 列组
成。机器学习最主要的任务就是分类，另一个就是回归，回归中比较典型的就是
线性拟合。分类和回归都属于监督学习，因为这类算法必须知道要预测什么，即
已知目标变量的分类信息。与监督学习对应的是无监督学习，此时数据没有类别
信息，也不会给定目标值，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫
做聚类。将描述数据统计值的过程称之为密度估计。分类首先要进行训练，训练
样本集必须确定目标变量的值，以便发现特征与目标变量之间的关系。特征或者
属性通常是训练样本集的列，他们是独立测量得到的结果，多个特征联系
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