哈囉大家好!
今天是鐵人挑戰壓線的最後一天～乎！還好趕上了！
小女子我這三十天我要分享的是Google Cloud Platform Specialization第二門課Launching into Machine Learning，在這裡隨筆紀錄在課程中所學到的知識點！

機器學習模型可以分成監督學習模型和非監督學習模型，它們的區別在於有監督的模型會具有標籤(label)或是預測的正確答案，相反的在無監督的機器學習模型中，數據沒有標籤。舉個簡單的例子，假如你是餐廳的服務生，你有帳單金額的歷史數據以及不同的人給的小費的金額，現在，角落桌子的客人，你知道他們的帳單是多少，但你不知道他們會給多少小費。而在歷史數據中，小費是有標籤的數據，可以建立模型去根據帳單金額預測小費，最後你再根據模型預測角落桌子客人的小費。在監督的機器學習模型中，存在兩種類型的問題：回歸(regression)和分類(classifacation)。這兩個名詞，我將會在第二天解釋它們，那我們明天見！See you~