最近开始学习机器学习，在B站上找了视频，一边学习，一边记录，一边完成毕设。
机器学习解决的基本问题
1、分类
把一个输入映射为离散的类别
解决分类的算法有很多，比如KNN、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、深度学习、图像分类、神经网络。
分类的评估指标，比如交叉熵、混淆矩阵、ROC、AUC、f1-score
2、回归
指的是要预测一个连续的值
回归可以用多种算法来解决，比如支持向量机、决策树、线性回归、岭回归、神经网络、以及我们很早以前学习的最小二乘。
3、聚类
把没有标签的数据自组织的聚成一簇，属于无监督学习
K-means聚类，谱聚类，DBSCAN 、核密度估计、高斯混合模型都可以解决聚类问题。
4、降维
把高维的数据压缩成2维或3维或者更低级的维度。如果压缩成为2维或3维，将便于我们的可视化。
强化学习
独立于监督学习和无监督学习
总结
离散&监督学习：分类
离散&非监督学习：聚类
连续&监督学习：回归
连续&非监督学习：降维
标签：离散,机器,回归,分类,学习,案例,监督,聚类 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44809488/article/details/115584243
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