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 ...

　　本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述，其他的如自动编码器，受限玻尔兹曼机用于无监督学习，神经网络用于无监督学习等未包括。同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类，但实际上这两类并非完全正交，很多地方可以相互转化，还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能，一些新出现的和尚在开发创造中的无 ...

本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。由于各平台 Markdown 解析差异，有些公式显示效果不好，请到我 个人维护网站 查看。 监督学习算法 监督学习算法的定义是，给定一组输入 ...