您要构建模型的第一类机器学习任务是分类。分类在许多不同领域都有应用，因此是一个很好的起点。在本模块中，你将训练分类模型，调整这些模型，然后对它们进行评估，作为迭代改进过程的一部分。

下一个主要的机器学习任务是回归。分类是将事物分门别类，而回归则是估算数字。与上一模块一样，在本模块中，你将训练、调整和评估执行回归的模型。

您已经使用分类和回归建立了监督学习模型。但现在是时候使用无监督学习了，因为在这种情况下，标注数据并不容易获得。在本模块中，您将以聚类模型的形式实现无监督学习，聚类模型可以将具有共同特征的观察结果分组。就像之前一样，你将通过训练、调整和评估的过程来开发这些模型。

您已经开发了分类、回归和聚类模型，在本模块中，您将在实际场景中应用所学知识。你将使用 Jupyter 笔记本执行机器学习任务。你可以选择三个笔记本，每个笔记本都采用了不同类型的算法。