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机器学习算法理论基础综述

1.1机器学习简介

作为近几年大热的研究方向之一，机器学习的主要功能为：根据相关计算机的技术、学习已有数据的规律，进而分析预测未来的数据。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习，监督学习中的数据集是由特征以及标签组成，其目的是训练机器，从而对标签取值准确的预测。例如：房价预测、肿瘤判定等；无监督学习则是不知道数据的答案和标签，不对数据集作任何说明，其目的是让机器自动将一堆混乱的数据分成几个簇（类），而分类的标准没有人为的事先提供。显然，对于股价的预测应属于监督学习，从所给的训练数据集（股票数据）中训练出一个函数（模型参数），当新的数