监督学习(Supervised learning) 监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签--分类。 简而言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗图片进行预测，预测label为cat或者dog ...

监督学习（Supervised learning）： 监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。 简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog ...

　　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 ...

机器学习按照学习方式的不同，分为很多的类型，主要的类型分为 监督学习 非监督学习 强化学习 半监督学习 什么是监督学习？ 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练。 正如下图中给出了好多鸭子的特征那样，指示 ...

定义 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。一句话：给定数据，预测标签。 无监督学习是机器学习任务的一种。它从无标记的训练数据中推断结论。最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析 ...

Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal： How to apply these ...

以下是摘抄自知乎上对监督学习与非监督学习的总结，觉得写得很形象，于是记下： 这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习首 先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三 ...

在机器学习中，监督学习和非监督学习算法是非常重要的，但是二者应该如何区分开来呢？ 要向对二者进行区分，首先就要对训练的数据进行检查，看一下训练数据中是否有标签，这是二者最根本的区别。监督学习的数据既有特征又有标签，而非监督学习的数据中只有特征而没有标签。 监督学习是通过训练让机器自己找到特征 ...