机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图( 三 )
其次 ， 我们建立的机器学习的目的就是让用户输入一个鸟的特征 ， 然后输出这个鸟的种类 ， 也就是对应的标签 。 这个过程就是一个根据鸟的属性分类的过程 ， 只不过是由计算机自动完成的 。
2. 回归算法
回归算法也是一种有监督学习方法 。 回归算法来自于回归分析 ， 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术 。 这些技术应用于预测 ， 时间序列模型和找到变量之间的关系 。
举个简单例子 ， 我们可以通过计算得出在某些情况下服务器接收请求数量与服务器CPU、内存占用压力之间的关系 。
最简单的回归算法就是线性回归 ， 相信大家都对线性回归有所了解 。 虽然线性回归比较简单 ， 但是越简单粗暴的算法在面对有些实际问题的时候就越实用 。 深度学习也可以用于解决回归问题 。
3. 聚类算法
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