機器學習簡要筆記（二）——常見學習任務及算法
1、分類
從標識數據中學習分類特征，利用學習的分類特征，識別某個對象屬於哪個類別。
2、回歸
預測與對象相關聯的連續性屬性。
3、聚類
從沒有標記的數據中發現類似特征的分組，即將對象自動分組。
4、降維
將高維數據投影到低維從而發現數據共同特征或者規律。降維可減少考慮的隨機變量的數量。
機器學習簡要筆記（二）——常見學習任務及算法
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