# 機器學習 ![](https://i.imgur.com/1adLFED.png) --- ## 監督式學習 ### 1.找出損失函數最小 ### 2.訓練資料需要標籤 ### 3.分類、回歸 --- ## 非監督式學習 ### 1.訓練資料不需要標籤 ### 2.分群演算法 --- ## 半監督式學習 ### 1.介於監督和非監督之間 ### 2.在現實生活中，有標記的少，未標記的資料多 ### 3.利用未標記資料提升模型**泛化能力**為目標 --- ## 強化式學習 ### 1.不會給答案 ### 2.ex:Alpha go ## EDA ![](https://i.imgur.com/WqKxUm9.png) ### [核密度估計](https://datama.com.tw/20191112b1/) 그냥 長方圖改成折線圖 ### 關聯圖 越接近1關聯度越高 ### 散布圖 關聯度越高群聚效果越密集 ### 箱型圖 上四分位數、下四分位數、離群值、中位數，[補充](https://medium.com/python-%E8%B3%87%E6%96%99%E8%A6%96%E8%A6%BA%E5%8C%96/python-%E5%95%86%E6%A5%AD%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B%E5%8F%AF%E8%A6%96%E5%8C%96%E7%B9%AA%E5%9C%96-%E7%AC%AC11%E8%AC%9B-%E7%AE%B1%E5%BD%A2%E5%9C%96-seaborn-bar-%E4%B8%80-20f93b2c495b) ![](https://i.imgur.com/ee1eWld.png) 學習材料: IT鐵人幫[全民瘋AI系列2.0系列](https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10264416) 시간 : 2022.01.18 ###### tags: `機器學習`