監督式學習：全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督式學習：具有數據集但無標簽（即聚類）。 半監督學習：使用大量含有標簽的數據和少量不含標簽的數據進行訓練分類或者聚類。 半監督學習：純半監督學習和直推式學習 純半監督學習和直推式學習的區別： 半監督學習在學習使並不知道最終 ...

轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自監督學習？ 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。 2.如何評測 ...

1 監督學習 　　利用一組帶標簽的數據, 學習從輸入到輸出的映射, 然后將這種映射關系應用到未知數據, 達到分類或者回歸的目的 　　(1) 分類: 當輸出是離散的, 學習任務為分類任務 　　　　 　　　　輸入: 一組有標簽的訓練數據(也叫觀察和評估), 標簽表明了這些數據(觀察)的所屬類別 ...

。受益匪淺。。 1. 引言 在傳統的監督學習中,學習器通過對大量有標記的(labeled)訓練 ...

概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務，例如：常見的分類與回歸算法； 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務，例如：聚類算法。 在實際生活中，常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形，例如：做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁，但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...

監督機器學習問題主要有兩種，分別叫作分類（classification）與回歸（regression）。 分類問題的目標是預測類別標簽（class label），這些標簽來自預定義的可選列表。在二分類問題中，我們通常將其中一個類別稱為正類（positive class），另一個類別稱為反 類 ...

一、半監督學習 1-1、什么是半監督學習 讓學習器不依賴外界交互、自動地利用未標記樣本來提升學習性能，就是半監督學習（semi-supervised learning）。 要利用未標記樣本，必然要做一些將未標記樣本所揭示的數據分布信息與類別標記相聯系的假設。假設的本質是“相似的樣本擁有相似 ...

等應用　　機器學習的分類 　　　　監督學習 （Supervised Learning） 　　　　　 ...