[懶人包] 常見監督式機器學習演演算法 – 機器學習兩大學習方法 (二)
如前篇文章所述，監督式學習的演演算法就是要學習得出一個方程式 y = f(x) 以表達資料集的分佈狀況，讓我們之後匯入新的資料 (x) 就能做出相應的預測 (y)。這種方法通常也被稱作「預測模型」或「預測性分析」，而預測模型或預測分析的目標，就是盡可能地提高預測與實際結果的精準度（關於精準度的判斷，我們會在下期說明）。 本文針對機器學習新手簡述資料科學家經常使用的幾個演演算法的基本......
如前篇文章所述，監督式學習的演演算法就是要學習得出一個方程式 y = f(x) 以表達資料集的分佈狀況，讓我們之後匯入新的資料 (x) 就能做出相應的預測 (y)。這種方法通常也被稱作「預測模型」或「預測性分析」，而預測模型或預測分析的目標，就是盡可能地提高預測與實際結果的精準度（關於精準度的判斷，我們會在下期說明）。 本文針對機器學習新手簡述資料科學家經常使用的幾個演演算法的基本......
