与监督学习不同，这里的数据没有标签。算法必须识别模式和结构，并创建合适的聚类。算法的任务是识别数据集内的关系。
无监督学习用于根据交易或购买历史对相似客户进行分类，识别异常值，提出产品推荐等。
3.半监督学习
如果你有一个数据集需要分类为 电报粉 带标签的输出，但又没有足够的带标签数据来训练它，你该怎么办？半监督学习正是为这种情况而设计的。
你向算法输入少量标记数据和大量未标记数据。标记数据价格昂贵，而且可能并非总是可用。半监督学习非常适合这些情况。
4.强化学习
简而言之，强化学习就是通过反复试验进行学习。算法会使用未标记的数据。做出正确的决策会有奖励，而做出错误的决策则会受到惩罚。
算法必须想出一个最大化回报的策略。随着算法不断训练和学习，做出正确的决策，它会变得越来越智能。
强化学习是您在机器学习教程中会遇到的最令人兴奋的算法之一。
最常见的机器学习算法
它还会返回标题和元描述 将涵盖各种各样的算法。机器学习算法种类繁多。
然而，你不需要全部学习。你需 中国电话号码要了解这些算法。这将帮助你弄清楚哪种算法适用于哪种情况。
你应该至少精通几种算法。为此，请选择你所在行业中最常用的算法。这将帮助你提升专业技能。
以下是一些最常用的机器学习算法。