机器学习工程师-机器学习基础-机器学习基础理论_聚类算法与应用.docx

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机器学习基础理论概览

1机器学习的定义与分类

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并做出预测或决策。机器学习可以分为三大类：监督学习、非监督学习和强化学习。

1.1监督学习

监督学习是通过已知的输入和输出数据对模型进行训练，以预测新的未知数据的输出。例如，使用房价数据集（包含房屋特征和价格）训练模型，预测新房屋的价格。

1.2非监督学习

非监督学习则是在没有已知输出的情况下，寻找数据中的结构和模式。聚类算法是其中的一种，它将数据集中的数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的相似度