机器学习问题的类型

关于机器学习（已报名开课b 机器学习），有一些常见的分类。以下这些分类，是我们在研究机器学习时碰到的大多问题都会参考的典型。

• 分类：标记数据，也就是将它归入某一类，如垃圾/非垃圾（邮件）或欺诈/非欺诈（信用卡交易）。决策建模是为了标记新的未标记的数据项。这可以看做是辨别问题，为小组之间的差异性或相似性建模。

• 回归：数据被标记以真实的值（如浮点数）而不是一个标签。简单易懂的例子如时序数据，如随着时间波动的股票价格。这个建模的的决策是为新的未预测的数据估计值。

• 聚类：不标记数据，但是可根据相似性，以及其他的对数据中自然结构的衡量对数据进行分组。可以从以上十个例子清单中举出一例：根据人脸，而不是名字，来管理照片。这样，用户就不得不为分组命名，如Mac上的iPhoto。

• 规则提取：数据被用作对提议规则（前提/结果，又名如果）进行提取的基础。这些规则，可能但不都是有指向的，意思是说，这些方法可以找出数据的属性之间在统计学上有说服力的关系，但不都是必要的涉及到需要预测的东西。例如非常著名的啤酒与尿布.