文档摘要

经典机器学习 经典 ML 算法从数据中学习模式，而无需显式编程，它们使用解析解或启发式搜索，而非梯度下降。本文件涵盖朴素贝叶斯、k-NN、决策树、随机森林、SVM、k-means 聚类和 PCA。 机器学习研究的是这样一类算法：它们通过从数据中学习来提升自己在某项任务上的表现，而不是被人显式地写死规则。你不必写"如果收入 > 5 万且年龄 < 30 就批准贷款"，而是把成千上万条过往贷款决策交给算法，让它自己琢磨出其中的规律。 机器学习大致分三种范式。监督学习（supervised learning）使用带标签的数据，即每个输入都有一个已知的正确输出，算法学习的是从输入到输出的映射。

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