这是一个关于机器学习教程的第5部分。以下是本节的一些关键点：

  • 监督学习：介绍监督学习的基本概念，包括分类和回归。
  • 无监督学习：探讨无监督学习，例如聚类和关联规则。
  • 强化学习：简要介绍强化学习及其应用。

关键概念

  • 监督学习：通过标记的训练数据来训练模型。

    • 分类：将数据分为不同的类别。
    • 回归：预测连续值。

  • 无监督学习：没有标记的训练数据，模型自己学习数据的结构。

    • 聚类：将相似的数据点分组在一起。
    • 关联规则：发现数据项之间的关联。

  • 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型。

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扩展阅读

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