原文:无监督学习(Unsupervised Learning)

无监督学习 Unsupervised Learning 聚类无监督学习 特点 只给出了样本, 但是没有提供标签 通过无监督学习算法给出的样本分成几个族 cluster , 分出来的类别不是我们自己规定的, 而是无监督学习算法自己计算出来的 K means 聚类算法 规定 c i : 表示 x i 属于哪个cluster, 如 x 属于 c 簇, 如果 c , 则 x 划分在第 个类别 mu k : ...

2018-11-28 10:50 0 741 推荐指数:

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如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)

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,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分,分类就是离散的数据,回归 ...

Tue Dec 13 05:08:00 CST 2016 0 2790
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 ...

Sat Apr 16 18:08:00 CST 2022 0 955
监督学习

等应用  机器学习的分类     监督学习 (Supervised Learning)       ...

Fri May 19 17:41:00 CST 2017 1 15963
什么是有监督学习监督学习

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 ...

Tue Aug 02 06:31:00 CST 2016 0 4474
监督学习监督学习区别

机器学习分为:监督学习监督学习,半监督学习(也可以用hinton所说的强化学习)等。 监督监督区别: 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. ...

Wed May 15 00:33:00 CST 2019 0 2001
监督学习监督学习

    机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和监督学习(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 ...

Sun Nov 13 22:52:00 CST 2016 0 1756
什么是有监督学习监督学习

  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 ...

Fri Apr 12 02:17:00 CST 2019 0 826
 
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