机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 监督与无监督区别： 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. ...

有监督学习和无监督学习两者的区别： 1.有标签就是有监督学习，没有标签就是无监督学习，说的详细一点，有监督学习的目的是在训练集中找规律，然后对测试数据运用这种规律，而无监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. 无监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定 ...

在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习 ...

监督学习：  监督学习是目前最主流的学习方式，其特点是：训练过程中样本都是有标签的。  常见的监督学习任务有：分类、回归、序列标注等。  学习步骤大致可以分为三步（以SVM为例）：     1) 在有监督数据上训练，学的一个判别器W；     2）然后在测试集（故意把标签P抹去）上，用上 ...

的机器学习。统计学习的方法是基于数据构建概率统计模型从而对数据进行预测与分析，一般包括监督学习、无监督学习 ...

机器学习中的监督学习和无监督学习 说在前面 最近的我一直在寻找实习机会，很多公司给了我第一次电话面试的机会，就没有下文了。不管是HR姐姐还是第一轮的电话面试，公司员工的态度和耐心都很值得点赞，我也非常感激他们。但是我都没有进入下一轮面试的机会，一路想想我的简历和学习经历，确实也挺难有 ...

监督学习(Supervised learning) 监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签--分类。 简而言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗图片进行预测，预测label为cat或者dog ...

监督学习（Supervised learning）： 监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。 简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog ...