机器学习模型的基本分类--有监督、无监督

有监督学习（用来建立预测模型的）：因为预测模型对于“学什么”和“怎么学”有清晰的指导，所以训练一个预测模型的过程称为有监督学习。
无监督学习（用来建立描述模型的）：没有一个学习的目标，训练描述性模型的过程。

预测模型：利用数据集中其他的数值来预测另一个值。目的：发现并且建模目标特征（需要预测的特征）和其他特征的关系。

描述性模型：通过新而有趣的方式总结数据并获得洞察，从而学习任务从这些洞察中受益。

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