机器学习笔记 - 机器学习基础面试题一

1. 机器学习有哪些不同类型？ 

        监督学习：模型根据过去或标记的数据做出预测或决策。例如，股票市场价格的预测。

        无监督学习：没有标记数据。模型可以识别输入数据中的模式、异常和关系。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。

        强化学习：模型可以根据之前的动作获得的奖励进行学习。

2、解释 KNN 和 k.means 聚类的区别？

        K-Nearest Neighbors是一种有监督的机器学习算法，我们需要将标记数据提供给模型，然后模型根据点与最近点的距离对点进行分类。
        而另一方面，K-Means聚类是一种无监督的机器学习算法，因此我们需要为模型提供未标记的数据，并且该算法根据不同点之间距离的平均值将点分类为聚类。

3、分类和回归有什么区别？

        当您的目标是分类时使用分类，而当您的目标变量是连续的时使用回归。分类和回归都属于监督机器学习算法的范畴