我们通过将这些变量的不同组合

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例如，在医疗应用中，如果对于每个患者，我们都有一系列特征（体温、血压、心率、疼痛、炎症.），并且标记为“来训练我们的系统”可能的感染”或“心脏病发作的风险”，当我们提出一个新病例时，如果特征（或变量）是： 高烧=是 炎症=是 疼痛=是 也就是说，分配（预测）最适合特定变量组合的标签。这将是监督学习的一个很好的例子，其中我们有一个明确的目标，在本例中就是诊断。一旦“机器”（程序）“学习”了我们提供的所有患者症状数据（特征），以及与这些症状或特征的每种组合相对应的诊断（目标），它将使用分类器（例如，决策树或随机森林）根据从以前的案例中学到的知识来分配最适合一组症状的诊断。

显然，必须执行其他数据净化/过滤过程和防止过度拟合才能提高预测的准确性，但在这种情况下，为了简单起见，我们将忽略它们。 问题很清楚：如果夫妻知道如何避免争吵，毫无疑问，他们就会这么做。然而，要发现一场好战斗的触发因素并不那么容易。最常见的 开曼群岛手机号码列表 原因是什么？哪些“特征”的组合会导致我们进行目标战斗=是？ 特性/特点： 为了实际上实时做出反应，我们必须在短时间内处理大量数据。这些数据根据其可能的组合，将为应用程序提供有关冲突是否即将发生（或未发生）的线索。



这是有关以下内容的数据： 人类行为 情绪 外部原因 以及其他一般原因，例如： 不同的消费标准 孩子问题等等。 该应用程序的基础是什么？ 与任何标准应用程序一样，它对我们的了解比我们想象的要多得多。它会从我们日常生活中伴随的不同设备和传感器接收信息，并且可以知道一切，从我们吃什么，睡了多少，你的受孕期是什么时候，或者你上周得了什么病。您还应该收集有关我们另一半的所有这些信息。 我该如何学习？ 首先，我们必须收集数据来训练系统，比如两三个月。