基於學科的分類
基於學習模式的分類
基於應用領域的分類
資料探勘：通過對既有知識和資料的學習，從而能夠挖掘出隱藏在資料之中的行為模式和型別，從而獲得對某乙個特定型別的認識。
影象識別：通過學習已有的資料，從而獲得對不同的影象或同一型別影象中特定目標的識別和認識。
人工智慧：通過對已有模式的認識和學習，使得機器學習能夠用於研究開發，模擬和擴充套件人的多重智慧型的方法，理論和技術。
自然語言處理：實現人與物件之間通過某種易於辨識的語言進行有效通訊的一種理論和方法。
統計學習基本分類
二 無監督學習 三 強化學習 四 半監督學習與主動學習 統計學習或機器學習一般包括監督學習 無監督學習 強化學習，有時還包括半監督學習和主動學習。監督學習 指的是從標註資料中學習 模型的機器學習問題，其本質就是學習輸入到輸出的對映的統計規律。監督學習的流程圖 監督學習分為學習和 兩個過程 無監督學習...
機器學習1 KNN文字分類
思想 1.找到與資料最相近k個資料 根據余弦相似度 2.分別找出k條資料的類別，同類別相加，得到最大值，則該類別為測試資料的所屬類。encoding utf 8 from pylab import reload sys defcreatedataset group 1.0,1.1 2.0,2.1 1...
文字分類 機器學習方法
不好意思最近事情有點多下次在完善一下 匯入常用包 import random import jieba import pandas as pd from sklearn.model selection import train test split from sklearn.feature extr...