机器学习

无监督学习没有标准答案标签，目标是从数据本身发现结构，常见任务是聚类和降维。

用房价预测的例子说明线性回归在做什么：用一条直线（或超平面）去拟合输入和连续输出之间的关系。

本文介绍了机器学习的基本定义，重点讲解了有监督学习中的两大核心问题：回归问题与分类问题。通过房价预测的例子解释了回归分析，通过肿瘤良恶性判断的例子说明了分类问题，帮助读者理解机器学习算法如何根据历史数据预测连续值或离散标签。