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监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
监督学习：简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意，样本是既有数据，也有数据对应的结果)，利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数)，然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分，分类就是离散的数据，回归就是连续的数据。 非监督学习：同样，给了样本，但是这个样本是只有数据，但是没有其对应的结果，要求直接对数据进行分析建模。 比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅...
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05/18
numl.net 机器学习（一）：预测是否迟到
从nuget上搜索numl并安装.我们主要从两个参数（星期几和温度，对于一般的人来说周一容易迟到，天太冷容易迟到）来预测是否迟到， demo代码如下： class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello World!"); WorkTime[] data = WorkTime.GetData(); var d = Descriptor.Create<WorkTime>(); var g = new DecisionTreeGenerator(d); g.SetHint(false); var model = Learne...