几个基本的机器学习术语
如果您的工作或项目涉及到机器学习（ML），或者，你刚从事相关研究，那么了解一些术语和定义将对你的工作和学习非常有帮助。
机器学习：机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。Tom Mitchell
从学习的形式上分类，主要有两种学习过程：
Supervised Learning: (监督学习，督导学习)
在机械学习过程中提供对错指示。一般是在是数据组中包含最终结果（0，1）。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
Unsupervised Learning: （非监督学习）
非监督学习并不追求你获得确定的答案，更像是对事例进行聚类、分组。你通过观察拥有的大量事务的特征、属性，对它们进行分组。一个示例项目是bunch-it.com，它从搜索引擎上收集数据，然后根据一些标签或者谷歌新闻网页的标题、事件进行分组。非监督学习又称归纳性学习（clustering）利用K方式(Kmeans)，建立中心（centriole），通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差，达到分类的目的。
通常的机器学习一般基于监督学习。对于监督学习，存在两个主要过程：
分类：是种离散域的学习过程。它从离散域中选择一个答案。它可能是物品的颜色、大小，或者类似的东西。
回归：通过考虑示例的给定特征来推定一个预计值，但这种推定需要基于一些连续（数学概念：连续）的域进行，比如实数。例如，通过考虑股票的某些特性，来估计股票的价格的值，就是一个回归过程，因为价格是符合连续的实数域的特征。
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