"监督学习:简单的理解就是给算法模型一批已经标记好的数据,比如上面的例子,我们提前给模型提供 1000 个西瓜,并且标记好这 1000 个西瓜是否已经成熟,然后由模型自己不断去学习调整,计算出一组最拟合这些数据的函数参数,这样我们在拿到一个全新的西瓜时,就可以根据这组参数来进行比较准确的预测。
无监督学习:就是我们扔给模型 1000 个西瓜,由算法自己去学习他们的特征,然后把相似的类逐渐聚合在一起,在理想情况下,我们希望聚合出 2 个类(成熟和不成熟)
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