比较不同机器学习案例

在机器学习领域，有许多不同的案例可以学习。以下是一些常见的机器学习案例及其比较：

• 分类：用于将数据分为不同的类别。例如，垃圾邮件检测。
• 回归：用于预测连续值。例如，房价预测。
• 聚类：用于将相似的数据点分组在一起。例如，客户细分。

机器学习案例

机器学习案例比较

以下是几种常见机器学习案例的比较：

• 目标：

  • 分类：区分不同类别。
  • 回归：预测数值。
  • 聚类：发现数据中的结构。

• 应用场景：

  • 分类：垃圾邮件检测、情感分析。
  • 回归：房价预测、股票价格预测。
  • 聚类：客户细分、市场细分。

• 算法：

  • 分类：决策树、随机森林、支持向量机。
  • 回归：线性回归、岭回归、LASSO回归。
  • 聚类：K-means、层次聚类、DBSCAN。

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机器学习算法