监督学习和无监督学习区别
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. ...
原文：监督学习，无监督学习，半监督学习区别
监督学习： 监督学习是目前最主流的学习方式，其特点是：训练过程中样本都是有标签的。 常见的监督学习任务有：分类 回归 序列标注等。 学习步骤大致可以分为三步 以SVM为例 ： 在有监督数据上训练，学的一个判别器W 然后在测试集 故意把标签P抹去 上，用上一步学的判别器W进行分类任务，得到一个预测标签PY PY和P的差距，就是衡量算法好坏的标准。 无监督学习： 特点是：训练过程中没有样本标签。 常见 ...
2020-06-10 15:34 0 751 推荐指数：
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无监督学习
等应用 机器学习的分类 监督学习 （Supervised Learning） ...
半监督学习
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半监督学习
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半监督学习
概述 监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务，例如：常见的分类与回归算法； 无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务，例如：聚类算法。 在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形，例如：做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页，但是少有用户愿意花时间来提供标记 ...