机器学习入门科普篇--系列二

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对于监督学习问题，我们所拥有的经验包括特征和标签（Label/Target）两个部分。通常用特征向量（Feature Vector）描述一个数据样本。标记/目标的表现形式则取决于监督学习的种类。

无监督学习

无监督学习问题没有标记/目标，因此也无法从事预测任务，却更加适合对数据结构的分析。正是这个区别，我们可以获得大量的无监督学习数据；而监督数据的标注因为经常耗费大量的时间、金钱和人力，所以数据量相对量较少。

性能

注意

需要保证，出现在测试集中的数据样本一定不能被用于模型训练。即，训练集和测试集之间是彼此互斥的

预测类问题

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