参考网址：https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，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预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力 ...

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. ...

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：  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）：     1) 在有监督数据上训练，学的一个判别器W；     2）然后在测试集（故意把标签P抹去）上，用上 ...

概念 有监督学习：训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 无监督学习（unsupervised learning）：训练样本的标记信息未知，目标是通过对无标记训练样本的学习 ...

什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。 监督学习(supervised learning)：已知数据和其一一对应的标签，训练一个 ...

原：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一 ...