深度学习 适用于 数据集比较大，任务复杂的场景下
有标签的数据集 设计的算法是 监督学习----数据具有维度---分类学习
数据没有维度---聚类学习--无监督学习
回归---预测趋势
分类-监督学习-有标签
聚类-无标签-
标签-单独一个一个个体之间的区别
属性-群组个体特有的共性--特征值
相关系数范围[-1~1],1-相关度最大，0-相关度最小
y^ --- 预测值
范围[0~1]
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①分类
样例属于两类或多类，我们想要从已经带有标签的数据学习以预测未带标签的数据。识别手写数字就是一个分类问题，这个问题的主要目标就是把每一个输出指派到一个有限的类别中的一类。另一种思路去思考分类问题，其实分类问题是有监督学习中的离散形式问题。每一个都有一个有限的分类。对于样例提供的多个标签，我们要做的就是把未知类别的数据划分到其中的一种。 -
②回归
去过预期的输出包含连续的变量，那么这样的任务叫做回归。根据三文鱼的年纪和中联预测其长度就是一个回归样例。
回归：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。
回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。这个方程称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，求这些回归系数的过程就是回归。
分类和回归的区别在于输出变量的类型。
定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；
定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。
一、机器学习：问题设定
通常，一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字，比如一个多维的实例（multivariate data），也就是说有着多个属性特征
我们可以把学习问题分成如下的几个大类：
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（1）有监督学习
数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种：-
①分类
样例属于两类或多类，我们想要从已经带有标签的数据学习以预测未带标签的数据。识别手写数字就是一个分类问题，这个问题的主要目标就是把每一个输出指派到一个有限的类别中的一类。另一种思路去思考分类问题，其实分类问题是有监督学习中的离散形式问题。每一个都有一个有限的分类。对于样例提供的多个标签，我们要做的就是把未知类别的数据划分到其中的一种。 -
②回归
去过预期的输出包含连续的变量，那么这样的任务叫做回归。根据三文鱼的年纪和中联预测其长度就是一个回归样例。
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（2）无监督学习
训练数据包含不带有目标值的输入向量x。对于这些问题，目标就是根据数据发现样本中相似的群组——聚类。或者在输入空间中判定数据的分布——密度估计，或者把数据从高维空间转换到低维空间以用于可视化
训练集和测试集
机器学习是学习一些数据集的特征属性并将其应用于新的数据。这就是为什么在机器学习用来评估算法时一般把手中的数据分成两部分。一部分我们称之为训练集，用以学习数据的特征属性。一部分我们称之为测试集，用以检验学习到的特征属性。
