传统的 机器学习 技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。 无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。 但在很多实际问题中，只有少量的带有标记的数据，因为对数据进行标记的代价有时很高，比如在生物学中，对某种蛋白质的结构分析或者功能鉴定 ...

http://blog.sina.com.cn/s/blog_627a4f560100xmj1.html 在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习 ...

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 ...

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 ...

最近发现很多人还是不能真正分清机器学习的学习方法，我以个人的愚见结合书本简单说一下这个 机器学习中，可以根据学习任务的不同，分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-Supervised ...

一、引言 　　本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorial http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 　　机器学习中 ...

无监督学习的目标 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(Dimension Reduction) 聚类(clustering ) 聚类 ...