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 ...
一.反欺诈几种发展阶段: .黑名单,信誉库和指纹设备。这个很好理解,就是针对已有的出现过过信用的人进行标记,但是这种无法标记没有信用记录的人 .规则规律。这个根据一些好的信用的人一些特性,或者一些黑名单的人进行标记统计,总结出一些规则,然后通过规则去过滤避免一些风险 .有监督机器学习。有监督学习来做反欺诈,比较常见的就是做一个离群点检测 or 异常值检测,我们常用的离群点检测方式就是knn,这种方 ...
2018-11-25 21:09 0 735 推荐指数:
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 ...
等应用 机器学习的分类 监督学习 (Supervised Learning) ...
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. ...
机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型 ...
监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人 ...
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 ...
监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力 ...
下一篇博客将会总结第一章节的内容,因为本人觉得这对树立起机器学习的概念,把握大的方向,才能在以后实践中运用的得心应手,不仅学明白算法,还要知道为什么要学,知其然,还要知其所以然,夯实基础才能站的更高 ...