两种类型的监督机器学习进行比较和对比.
监督机器学习是机器学习的一个子集,模型在标记的数据集上进行训练,以做出预测或决策,而没有被明确编程这样做.这种类型的机器学习具有两个主要类型:回归和分类.回归分析是一种用于预测一个持续结果变量 (依赖变量) 的监督机器学习算法,基于一个或多个独立变量的值.例如,根据经验年龄,性别和种族等因素预测一个人的薪水.回归算法试图模拟独立和依赖变量之间的关系,以了解独立变量随着独立变量变化的变化.另一方面,分类是另一种监督机器学习算法,它涉及将数据分类成类型或类型的模型.该算法使用分类或分类类的算法.在这种情况下,预测电子邮件或垃圾邮件等内容或其他类别之间,而不是基于分类或分类的关键字或语句.在这种情况下,回归算法还基于电子邮件或垃圾邮件等不同类别的价值,而不是基于分类或分类的关键字或类别.