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机器学习常见问题

监督学习和无监督学习有什么区别？

监督学习使用带标签数据训练模型以进行预测或分类，而无监督学习在无标签数据中找到聚类或降维的模式。

机器学习需要多少数据？

所需数据量取决于问题的复杂性和选择的算法。通常，更复杂的问题和模型需要更大的数据集。

一些常见的机器学习算法有哪些？

一些常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。

如何处理机器学习中的过拟合？

过拟合可以通过诸如交叉验证、正则化、丢弃和训练过程中的提前停止等技术来减轻。

特征选择在机器学习中的作用是什么？

特征选择有助于确定给定问题最相关的特征，提高模型性能，减少复杂性和增强可解释性。

机器学习可以用于时间序列预测吗？

是的，诸如循环神经网络（RNNs）、长短期记忆（LSTM）网络和自回归模型等机器学习技术通常用于时间序列预测。