机器学习算法分类：
监督学习：
定义：输入数据是由特征值和目标值组成，函数的输出可以是一个连续的值（称为回归），或是输出连续个离散值（称为分类）。
目标值：类别——分类问题
算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归...
目标值：连续型的数据——回归问题
算法：线性回归、岭回归
无监督学习：
定义：输入数据是由特征值组成。
目标值：无——聚类
算法：聚类K-means
机器学习开发流程：
①：获取数据
②：处理数据
③：特征工程
④：机器学习算法训练——模型
⑤：模型评估
⑥：应用
标签：机器,回归,分类,学习,算法,目标值 来源： https://www.cnblogs.com/liyuchao/p/12531688.html
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