【機器學習】半監督學習
傳統的 機器學習 技術分為兩類，一類是無監督學習，一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集，而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中，只有少量的帶有標記的數據，因為對數據進行標記的代價有時很高，比如在生物學中，對某種蛋白質的結構分析或者功能鑒定 ...
原文：數據挖掘——學習筆記（機器學習--監督，非監督，半監督學習）
http: blog.sina.com.cn s blog a f xmj .html 在機器學習 Machine learning 領域，監督學習 Supervised learning 非監督學習 Unsupervised learning 以及半監督學習 Semi supervised learning 是三類研究比較多，應用比較廣的學習技術，wiki上對這三種學習的簡單描述如下： 監督學習 ...
2012-03-28 13:56 2 6130 推薦指數：
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第一章 監督學習 1.1 准備工作 如果你是在windows環境下，建議直接使用anaconda，這里里面集成了一些常用的Python庫。 如果是在其他環境下，就更方便了，保證這下面幾個已經安裝就好了。 NumPy： http://docs.scipy.org/doc ...
監督學習與非監督學習的區別
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監督學習與非監督學習的區別
在機器學習中，監督學習和非監督學習算法是非常重要的，但是二者應該如何區分開來呢？ 要向對二者進行區分，首先就要對訓練的數據進行檢查，看一下訓練數據中是否有標簽，這是二者最根本的區別。監督學習的數據既有特征又有標簽，而非監督學習的數據中只有特征而沒有標簽。 監督學習是通過訓練讓機器自己找到特征 ...
對監督學習和非監督學習的理解
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監督學習和非監督學習
，通過對模型的使用使得機器比以往表現的更好。 從字面意思上看，監督學習和非監督學習：變量 ...
監督學習與非監督學習
前言 機器學習分為：監督學習，無監督學習，半監督學習（強化學習）等。 在這里，主要理解一下監督學習和無監督學習。 監督學習（supervised learning） 從給定的訓練數據集中學習出一個函數（模型參數），當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求包括輸入輸出 ...