无监督学习
等应用 机器学习的分类 监督学习 （Supervised Learning） ...
原文：有监督、无监督与半监督学习【总结】
概念 有监督学习：训练数据既有特征 feature 又有标签 label ，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 无监督学习 unsupervised learning ：训练样本的标记信息未知，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多 应用最广的是 聚类 clust ...
2018-03-15 14:58 0 11833 推荐指数：
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监督学习&无监督学习&半监督学习&自监督学习
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半监督学习总结
半监督学习总结 一、总结 一句话总结： 在【有标签数据+无标签数据】混合成的训练数据中使用的机器学习算法吧。一般假设，【无标签数据比有标签数据多】，甚至多得多。 其实，半监督学习的方法大都【建立在对数据的某种假设上】，只有满足这些假设，半监督算法才能有性能的保证，这也是限制了半监督学习应用 ...