机器学习算法总结ppt
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2018-03-13
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分类与聚类，监督学习与无监督学习
在讲具体的分类和聚类算法之前，有必要讲一下什么是分类，什么是
聚类，以及都包含哪些具体算法或问题。
Classification ( 分类 ) ，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个
东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从
它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，
这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning ( 监督学习 ).
Clustering( 聚类 ) ，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候
，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东
西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就
可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学
习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning ( 无监督
学习 ).
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