在监督学习中给定一组数据我们知道正确的输出结果应该是什么样子并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系.
预测一个离散值试图将输入变量与离散的类别对应起来.
有时分类问题可能会有多种输出可能不止两种.
在无监督学习中,我们基本上不知道结果会是什么样子但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构.在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的.在无监督学习中给定的数据没有任何标签.
eg.Google News 会自动将网上的新闻分类例如XX油井发生火灾的分类里面的页面都是互联网上关于这场火灾的报道.
(单变量线性回归)
h即为假设(hypothess)是拟合的函数.