Machine Learning — 監督學習與非監督學習
斯坦福大學的Machine Learning課程（講師是Andrew Ng）公開課是學習機器學習的“聖經”，以下內容是聽課筆記。 一、何謂機器學習 Machine Learning is field of study that gives computers the ability ...
原文：【Machine Learning】監督學習、非監督學習及強化學習對比
Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal： How to apply these methods How to evaluate each methods What is Machine Learning .computational statistics .computational artifacts ...
2018-01-08 14:33 0 1253 推薦指數：
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機器學習分類之監督學習、無監督學習和強化學習
監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題，是統計學習或機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙（Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義：“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能，這就是學習。”按照這一觀點，統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...
對比自監督學習
Contrastive self-supervised learning techniques are a promising class of methods that build representations by learning to encode what makes two ...
什么是監督學習非監督學習，強化學習
機器學習按照學習方式的不同，分為很多的類型，主要的類型分為 監督學習 非監督學習 強化學習 半監督學習 什么是監督學習？ 利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監督訓練。 正如下圖中給出了好多鴨子的特征那樣，指示 ...
有監督學習、無監督學習以及強化學習
定義 有監督學習是機器學習任務的一種。它從有標記的訓練數據中推導出預測函數。有標記的訓練數據是指每個訓練實例都包括輸入和期望的輸出。一句話：給定數據，預測標簽。 無監督學習是機器學習任務的一種。它從無標記的訓練數據中推斷結論。最典型的無監督學習就是聚類分析，它可以在探索性數據分析 ...
監督學習與非監督學習的區別
以下是摘抄自知乎上對監督學習與非監督學習的總結，覺得寫得很形象，於是記下： 這個問題可以回答得很簡單：是否有監督（supervised），就看輸入數據是否有標簽（label）。輸入數據有標簽，則為有監督學習，沒標簽則為無監督學習首 先看什么是學習（learning）？一個成語就可概括：舉一反三 ...
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
監督學習：通過人為地輸入帶有標簽的訓練數據集，使計算機訓練得到一個較為合適的模型，對未知標簽的數據進行預測。常見的監督學習算法：回歸和分類。 1.回歸(Regression)：通常有兩個及以上變量，數據一般是連續的，通過訓練集變量之間的關系得到一條模擬訓練樣本的曲線，對未知數據的因變量進行預測 ...