机器学习分类之监督学习、无监督学习和强化学习
监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题，是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙（Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义：“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。”按照这一观点，统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能 ...
原文：Python机器学习（基础篇---监督学习（线性分类器））
监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标 标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。监督学习任务的基本流程：首先准备训练数据，可以是文本 图像 音频等 然后抽取所需要的特征，形成特征向量，接着把这些特征向量连同对应的标记 目标 Labels 一并送入学习算法中，训练一个预测模型，然后采用同样的特征 ...
2019-03-13 21:59 0 1230 推荐指数：
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