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机器学习中如何选择合适的算法

（1）如果想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法。然后进一步确定目标变量类型，如果目标变量是离散型，如是/否、A/B/C或者红/黄/黑等，则可以选择分类器算法；如果目标变量是连续型的数值，如0- 100或负无穷到正无穷等，则需要选择回归算法。

（2）如果不想预测目标变量的值， 则可以选择无监督学习算法。进一步分析是否需要将数据划分为离散的组。如果这是唯一的需求，则使用聚类算法；如果还需要估计数据与每个分组的相似程度，则需要使用密度估计算法。