机器学习

本文介绍了无监督学习的基本概念。无监督学习允许我们在不知道结果的情况下从数据中获得结构，通过聚类分析变量之间的关系。文章阐述了机器如何在无反馈的情况下主动分析数据分类。

本文主要介绍了线性回归算法的基本原理，并以经典的房价预测问题为例，详细讲解了如何利用该算法进行数据分析和预测，适合初学者入门学习机器学习基础知识。

本文介绍了机器学习的基本定义，重点讲解了有监督学习中的两大核心问题：回归问题与分类问题。通过房价预测的例子解释了回归分析，通过肿瘤良恶性判断的例子说明了分类问题，帮助读者理解机器学习算法如何根据历史数据预测连续值或离散标签。