無監督學習
等應用 機器學習的分類 監督學習 （Supervised Learning） ...
原文：有監督、無監督與半監督學習【總結】
概念 有監督學習：訓練數據既有特征 feature 又有標簽 label ，通過訓練，讓機器可以自己找到特征和標簽之間的聯系，在面對只有特征沒有標簽的數據時，可以判斷出標簽。 無監督學習 unsupervised learning ：訓練樣本的標記信息未知，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質及規律，為進一步的數據分析提供基礎，此類學習任務中研究最多 應用最廣的是 聚類 clust ...
2018-03-15 14:58 0 11833 推薦指數：
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什么是有監督學習和無監督學習
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...
有監督學習與無監督學習的區別
有監督學習和無監督學習兩者的區別： 1.有標簽就是有監督學習，沒有標簽就是無監督學習，說的詳細一點，有監督學習的目的是在訓練集中找規律，然后對測試數據運用這種規律，而無監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 2. 無監督學習方法在尋找數據集中的規律性，這種規律性並不一定 ...
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監督學習&無監督學習&半監督學習&自監督學習
1、監督學習 監督學習利用大量的標注數據來訓練模型，模型的預測和數據的真實標簽產生損失（把標簽數值化？）后進行反向傳播（計算梯度、更新參數），通過不斷的學習，最終可以獲得識別新樣本的能力。 2、無監督學習 無監督學習不依賴任何標簽值，通過對數據內在特征的挖掘，找到樣本間的關系 ...
半監督學習總結
半監督學習總結 一、總結 一句話總結： 在【有標簽數據+無標簽數據】混合成的訓練數據中使用的機器學習算法吧。一般假設，【無標簽數據比有標簽數據多】，甚至多得多。 其實，半監督學習的方法大都【建立在對數據的某種假設上】，只有滿足這些假設，半監督算法才能有性能的保證，這也是限制了半監督學習應用 ...