就目前而言，大家都听说过人工智能、物联网以及大数据。当然，人工智能的热度最高。可以说，我国当下的人工智能发展是处于领先水平的。现如今，人工智能有很多的应用早已在人们的生活中普及，那么大家是否知道机器学习的基本任务是什么呢？下面我们直接进入正题。

1.机器学习的概念是什么？

对于机器学习的概念，百度上是这么解释的，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

2.机器学习中的任务

当然，机器学习基于数据，并以此获取新知识、新技能。它的任务有很多，分类是其基本任务之一。分类就是将新数据划分到合适的类别中，一般用于类别型的目标特征，如果目标特征为连续型，则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测，是机器学习中使用非常广泛的方法之一。

3.分类和回归

机器学习中的分类和回归，都是先根据标签值或目标值建立模型或规则，然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则，对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习，无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值，它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里，聚类就是解决这一类问题的方法之一。

4.机器学习的算法都有哪些呢？

机器学习除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外，还有半监督学习、强化学习等方法，这些基本任务间的关系就是机器学习包括监督学习和无监督学习，而监督学习就是基于输入数据及目标值训练预测模型，而具体细分为分类和回归，其中分类就是有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-近邻、集成方法等等，而回归则是有线性回归、逻辑回归、集成方法、神经网络知识等等。而非监督学习就是根据输入数据对数据进行分组，其中最具体的方式就是聚类，而涉及到的算法有K-均值算法，高斯混合算法、分层聚类算法等等。

通过这篇文章我们给大家介绍了关于机器学习基本任务的知识，从中我们不难发现机器学习有很多可供运用和发展的东西，我们在学习机器学习的时候一定要好好吸收这些知识的，让自己的基础更加牢固，能够融会贯通。