它包含两个重要步骤：
先通过已有数据来训练；
然后对未知数据进行预测。
当要解决的问题符合以下三条，可以考虑运用机器学习：
要解决的问题中存在某种模式；
这种模式不容易直接被定义；
有足够的数据可以帮助我们找出该模式。
监督式学习：有分类有答案，人类已经做好答案，根据答案训练
非监督式学习：无答案，机器通过学习自己总结规律
特征是可帮助您预测标签的值；
标签是您要预测的值。
四类最合适根据结果，最好用 4 个聚类数目来描述数据
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