資料分析
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一開始以為機器學習只是「迴歸、分類、聚類」三件事，
但學著學著才發現，有些東西怎麼放都對不起來😑
像是「時間序列」跟「降維」，根本就不該被放在同一個分類裡。
這篇文章整理了「任務類型」與「資料特性」的差別，
也順便把那些一直對不齊的概念，好好排回該在的位置。
在學 AI 或機器學習時，「迴歸、分類、聚類」看起來好像差不多，但其實完全不是同一件事。
這篇整理我在準備 iPAS 時最卡的一段，
用最直白的方式拆解：
迴歸是在猜數值，分類是在選答案，聚類則是連答案都沒有，要自己分出來。
如果你也有「每個字都懂但整句看不懂」的感覺，這篇會幫你釐清。
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