机器学习(机器学习就业前景怎么样)

2、 按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。 1、监督学习 监督学习是从<x,y>这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。 输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。

1、 一般机器学习算法的步骤是数据收集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优、模型部署。 1、数据收集：机器学习的起点是数据收集。 数据可以从各种来源获取，如网络爬虫、传感器、数据库等。 数据的质量和多样性对于机器学习模型的性能具有重要影响。

3、 1. 监督学习：数据的指挥棒监督学习，就像有标签的交响乐，如线性回归，是数据驱动的典范。 它的旋律清晰，目标明确，应用于医学图像分析和文本分类，精准揭示背后的规律。 2. 无监督学习：自由探索的舞者无监督学习，如同聚类中的舞者，无固定目标，却能数据的内在结构。