From d0d4766be196d14ca7a76e0ec5736d424868fd50 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: sunfeilong <31331079+sunfeilong@users.noreply.github.com> Date: Tue, 19 May 2020 11:19:57 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=201.=E6=9C=BA=E5=99=A8=E5=AD=A6=E4=B9=A0?= =?UTF-8?q?=E5=9F=BA=E7=A1=80.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 单词拼写失误 --- docs/ml/1.机器学习基础.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/ml/1.机器学习基础.md b/docs/ml/1.机器学习基础.md index ecc23ab5..e0267f81 100644 --- a/docs/ml/1.机器学习基础.md +++ b/docs/ml/1.机器学习基础.md @@ -73,7 +73,7 @@ * 可以采用概率分布的形式【例如: 通过统计分布发现,90%的同学数学成绩,在70分以下,那么大于70分定为优秀】 * 可以使用训练样本集中的一个实例【例如: 通过样本集合,我们训练出一个模型实例,得出 年轻,数学成绩中高等,谈吐优雅,我们认为是优秀】 -### 非监督学习(unsupervised learing) +### 非监督学习(unsupervised learning) * 在机器学习,无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的,因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。 * 无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学习还包括寻求,总结和解释数据的主要特点等诸多技术。在无监督学习使用的许多方法是基于用于处理数据的数据挖掘方法。