机器学习
1、机器学习原理
2、机器学习分类
2.1 有监督学习
主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据做出预测。
2.1.1 分类
分类计数预测的数据对象是离散的。
如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品。
算法：K近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM
2.1.2回归
回归技术预测的数据对象是连续值。
例如温度变化或时间变化。包括一元回归和多元回归，线性回归和非线性回归。
算法：线性回归、逻辑回归、岭回归
2.2 无监督学习
聚类
聚类算法用于在数据中寻找隐藏的模式或分组。
算法：K-means
2.3 半监督学习
深度学习
