【Machine Learning】监督学习、非监督学习及强化学习对比
is Machine Learning? 1.computational statistics 2.c ...
原文：Machine Learning — 监督学习与非监督学习
斯坦福大学的Machine Learning课程 讲师是Andrew Ng 公开课是学习机器学习的 圣经 ，以下内容是听课笔记。 一 何谓机器学习 Machine Learning is field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 也就是说机器学习不需要制 ...
2017-05-10 11:15 0 5989 推荐指数：
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以下是摘抄自知乎上对监督学习与非监督学习的总结，觉得写得很形象，于是记下： 这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习首 先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三 ...
监督学习与非监督学习的区别
在机器学习中，监督学习和非监督学习算法是非常重要的，但是二者应该如何区分开来呢？ 要向对二者进行区分，首先就要对训练的数据进行检查，看一下训练数据中是否有标签，这是二者最根本的区别。监督学习的数据既有特征又有标签，而非监督学习的数据中只有特征而没有标签。 监督学习是通过训练让机器自己找到特征 ...
对监督学习和非监督学习的理解
监督学习：通过人为地输入带有标签的训练数据集，使计算机训练得到一个较为合适的模型，对未知标签的数据进行预测。常见的监督学习算法：回归和分类。 1.回归(Regression)：通常有两个及以上变量，数据一般是连续的，通过训练集变量之间的关系得到一条模拟训练样本的曲线，对未知数据的因变量进行预测 ...
监督学习和非监督学习
，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好。 从字面意思上看，监督学习和非监督学习：变量 ...
监督学习与非监督学习
前言 机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（强化学习）等。 在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。 监督学习（supervised learning） 从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出 ...
如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
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如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
机器学习的常用方法中，我们知道一般分为监督学习和非监督学习。 l 监督学习：监督学习，简单来说就是给定一定的训练样本（这里一定要注意，这个样本是既有数据，也有数据相对应的结果），利用这个样本进行训练得到一个模型（可以说就是一个函数），然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出 ...