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机器学习主要分为以下几类
监督学习Supervised Learning算法从标记的训练数据中学习以便对新的未标记数据进行预测。无监督学习Unsupervised Learning算法从未标记的数据中学习以发现数据中的结构或模式。半监督学习Semi-supervised Learning结合了监督学习和无监督学习的特点使用少量标记数据和大量未标记数据。强化学习Reinforcement Learning算法通过与环境交互来学习如何做出决策以最大化某种累积奖励。
机器学习的关键组成部分包括
数据预处理清洗、规范化和转换原始数据使其适合用于训练模型。特征选择从数据中选择对模型预测最有用的特征。模型选择选择适合特定问题和数据的机器学习算法。训练使用训练数据来调整模型的参数。评估评估模型在测试数据上的表现以确定其准确性和泛化能力。优化调整模型参数或算法设置以提高模型性能。
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