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学习形式分类

1) 有监督学习

有监督学习（supervised learning），需要你事先需要准备好要输入数据（训练样本）与真实的输出结果（参考答案)，然后通过计算机的学习得到一个预测模型，再用已知的模型去预测未知的样本，这种方法被称为有监督学习。这也是是最常见的机器学习方法。简单来说，就像你已经知道了试卷的标准答案，然后再去考试，相比没有答案再去考试准确率会更高，也更容易。

2) 无监督学习

理解了有监督学习，那么无监督学习理解起来也变的容易。所谓无监督学习（unsupervised learning）就是在没有“参考答案”的前提下，计算机仅根据样本的特征或相关性，就能实现从样本数据中训练出相应的预测模型。

预测结果分类

根据预测结果的类型，我们可以对上述学习形式做具体的问题划分，这样就可以具体到实际的应用场景中，比如有监督学习可以划分为：回归问题和分类问题。如果预测结果是离散的，通常为分类问题，而为连续的，则是回归问题。

1) 回归&分类

连续和离散是统计学中的一种概念，全称为“连续变量”和“离散变量”。比如身高，从 1.2m 到 1.78m 这个长高的过程就是连续的，身高只随着年龄的变化一点点的长高。那么什么是“离散变量”呢？比如超市每天的销售额，这类数据就是离散的，因为数据不是固定，可能多也可能少。关于什么是“回归”和“分类”在后续内容中会逐步讲解。

2) 聚类

无监督学习是一种没有“参考答案”的学习形式，它通过在样本之间的比较、计算来实现最终预测输出，比如聚类问题，那什么是“聚类”？其实可以用一个成语表述“物以类聚，人以群分”，将相似的样本聚合在一起后，然后进行分析。关于聚类也会在后续内容中逐步讲解。