机器学习中分类和回归属于什么类型的学习？机器学习中分类和聚类的本质区别机器学习有两大类问题，一个是分类，一个是聚类。机器学习中哪些分类器模型属于线性分类器？机器学习中的分类器有哪些？机器学习中的分类器如下:1，决策树分类器提供一组属性，决策树通过基于这组属性做出一系列决策来对数据进行分类。
1、人工智能的分类包括哪些?
人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学、哲学等多门学科。人工智能技术的核心具体包括:1。计算机视觉，91%是通过视觉实现的。同样，计算机视觉的终极目标是让计算机像人一样通过视觉认识和理解世界。主要是通过算法对图像进行识别和分析。目前，计算机视觉应用最广泛的是人脸识别和图像识别。相关技术包括图像分类、目标跟踪和语义分割。
机器学习要解决的四个最重要的问题是预测、聚类、分类和降维。根据学习方法，机器学习可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。3.自然语言处理自然语言处理是指计算机具有识别和理解人类文本语言的能力，是计算机科学和人类语言学之间的交叉学科。自然语言是人类和动物最大的区别，人类的思维是建立在语言基础上的，所以自然语言处理也代表了人工智能的终极目标。
2、如何区分人工智能,机器学习和深度学习
1。人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能有三个层次，分别是:(1)计算智能:高效快速地求解结果，包括遗传算法、群体智能(蚁群、粒子群)、模拟退火等。(2)感知智能:让计算机看到和听到，包括图像识别和语音识别；(3)认知智能:人工智能的最高层次，包括自然语言处理和机器人。
1.机器学习按照方法可以分为四类，分别是:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。2.对于有标签的数据集，监督学习可以通过学习一个模型(其实就是一个函数)来拟合数据。根据模型(函数)的输出是否离散，可分为两类:(1)如果输出离散，则为分类问题(常见的分类算法:KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等。).(2)如果输出结果是连续值，则是回归问题(有线性回归和逻辑回归两种)。
3、机器学习的方法有哪些?
机器学习中常用的方法有:(1)归纳学习符号归纳学习:典型的符号归纳学习包括样例学习和决策树学习。功能归纳学习(发现学习):典型的功能归纳学习包括神经网络学习、样例学习、发现学习和统计学习。(2)演绎学习(3)类比学习:典型的类比学习包括案例(例子)学习。(4)分析性学习:典型的分析性学习包括解释性学习和宏操作学习。扩展信息:机器学习的常用算法:1。决策树算法决策树及其变种是一种将输入空间划分为不同区域的算法，每个区域都有独立的参数。
首先将样本分成不同的子集，然后进行分割和递归，直到每个子集得到相同类型的样本。从根节点到子树再到叶节点，就可以得到预测类别。该方法具有结构简单、数据处理效率高的特点。2.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是一个单一的算法，而是一系列的算法，这些算法都有一个共同的原则，即被分类的每个特征与任何其他特征的值无关。
