ML समस्याओं के प्रकार: सुपरवाइज़्ड (लेबल किए उदाहरण), अनसुपरवाइज़्ड (बिना लेबल) और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के बीच बुनियादी अंतर।
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सपोर्ट वेक्टर मशीनें: एक क्लासिफ़ायर जो क्लासेज़ के बीच सबसे चौड़ा संभव मार्जिन ढूंढता है, और कर्नेल्स का इस्तेमाल करके उस मार्जिन को घुमावदार बना सकता है।
K-means क्लस्टरिंग: बिना लेबल वाले पॉइंट्स को बार-बार सबसे नज़दीकी केंद्र में डालकर और केंद्रों को दोबारा निकालकर k क्लस्टरों में बांटना।