监督式机器学习与无监督式机器学习
监督式机器学习监督式机器学习是指数据集中的每条记录都包含标签或标志的问题类型。请考虑下表，其中包含有关最高温度、最低温度和最大振动的信息。最后一列 asperity 是标签。给定温度和振动数据，我们想要预测粗糙度。这是一个带标签的数据集。使用这个包含标签的数据集，我们可以训练一种算法来预测未标记数据的未来。你把它拟合到你的算法中，算法现在会预测这个数据的标签。这称为监督学习。回归和分类是监督学习的两种类型。回归必须预测连续值的用例类型称为回归。例如，如果我们向算法传递值 35、35 和 12，则预测粗糙度...【查看原文】
