如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning)
機器學習的常用方法中，我們知道一般分為監督學習和非監督學習。 l 監督學習：監督學習，簡單來說就是給定一定的訓練樣本（這里一定要注意，這個樣本是既有數據，也有數據相對應的結果），利用這個樣本進行訓練得到一個模型（可以說就是一個函數），然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出 ...
原文：如何區分監督學習(supervised learning)和非監督學習(unsupervised learning)
監督學習：簡單來說就是給定一定的訓練樣本 這里一定要注意，樣本是既有數據，也有數據對應的結果 ，利用這個樣本進行訓練得到一個模型 可以說是一個函數 ，然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出進行簡單的判斷從而達到了分類 或者說回歸 的問題。簡單做一個區分，分類就是離散的數據，回歸就是連續的數據。 非監督學習：同樣，給了樣本，但是這個樣本是只有數據，但是沒有其對應的結果，要求直接對 ...
2016-12-12 21:08 0 2790 推薦指數：
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