什么是机器学习？

1、监督学习

监督学习定义：用已有的数据集包括输入、输出，进行模型函数的训练；然后把新的输入数据带入模型函数，预测数据输出。

监督学习分类：监督学习分为两类，线性回归和逻辑回归（简称：回归和分类）。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析）；或者是预测一个分类标签（如：判断一个学生是否被录取，称作分类）。

 

2、 无监督学习

在有监督学习中，会对每个数据进行标记。这样算法在进行分析的时候，就会有一个正确的数据来进行参考。

在无监督学习中，只有一个数据集，需要算法自行对数据进行分析，找出其中的特征，能够对数据进行分类。

下面就是无监督学习的一些常见的实际应用。

谷歌的新闻

谷歌爬虫每天会从网络中爬取大量的新闻，通过无监督的学习算法，自动将这些新闻进行分类，这样就不需要人工进行分类了。在这样的例子中，其实算法之前没有经过训练，通过分析新闻，然后自动地进行分类

市场营销

在电商中一般会有大量的用户信息。通过无监督算法，将这些用户进行分类，划分到更小的市场中

社交网络

无监督学习通过分析email中的联系人情况，Facebook或者是Google+中的朋友，就能够判断出你与其他好友之间的亲密关系。

通过我的发现，我发现无监督学习貌似在分类方面应用的较多。

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