什麼是傳統機器學習

傳統機器學習（Traditional Machine Learning）是一種依賴於特徵工程和統計技巧的機器學習方法。

在深度學習（神經網路）興起之前，這些方法通常包括監督學習、非監督學習和半監督學習，其核心在於使用大量數據和不同的算法（例如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等）來訓練模型，然後利用這些模型來完成預測或其他任務。傳統機器學習的步驟通常包括特徵提取（手動工程）和訓練可分類器。