有監督（分類，迴歸） 無監督（聚類，降維）
迴歸問題是指f(x)是一個連續的值，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出值（實數）是多少，是一種定量輸出，也叫連續變量預測。
分類問題是指f(x)是一個離散的值，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別（如：+1，-1），是一種定性輸出，也叫離散變量預測。
迴歸算法：
線性迴歸
嶺迴歸
樹迴歸
分類算法：
邏輯迴歸
K鄰近
樸素貝葉斯
支持向量機
決策樹：ID3，C4.5，cart
集成算法：隨機森林，adaboost，xgboost
挖掘流程
從大量數據中獲取有效的，新穎的，潛在有用的。簡單地說，數據挖掘就是從大量數據中提取或挖掘知識
定義問題
準備數據
數據預處理
特徵工程
生成模型
評價模型部署和更新模型