機器學習分為：監督學習，無監督學習，半監督學習（也可以用hinton所說的強化學習）等。 監督與無監督區別： 1. 有監督學習方法必須要有訓練集與測試樣本。在訓練集中找規律，而對測試樣本使用這種規律。而非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. ...

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 ...

在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法： 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning)， 監督學習 ...

監督學習：  監督學習是目前最主流的學習方式，其特點是：訓練過程中樣本都是有標簽的。  常見的監督學習任務有：分類、回歸、序列標注等。  學習步驟大致可以分為三步（以SVM為例）：     1) 在有監督數據上訓練，學的一個判別器W；     2）然后在測試集（故意把標簽P抹去）上，用上 ...

的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析，一般包括監督學習、無監督學習 ...

機器學習中的監督學習和無監督學習 說在前面 最近的我一直在尋找實習機會，很多公司給了我第一次電話面試的機會，就沒有下文了。不管是HR姐姐還是第一輪的電話面試，公司員工的態度和耐心都很值得點贊，我也非常感激他們。但是我都沒有進入下一輪面試的機會，一路想想我的簡歷和學習經歷，確實也挺難有 ...

監督學習(Supervised learning) 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的，即使數據是沒有標簽的，也可以通過學習特征和標簽之間的關系，判斷出標簽--分類。 簡而言之：提供數據，預測標簽。比如對動物貓和狗圖片進行預測，預測label為cat或者dog ...

監督學習（Supervised learning）： 監督學習即具有特征（feature）和標簽（label）的，即使數據是沒有標簽的，也可以通過學習特征和標簽之間的關系，判斷出標簽——分類。 簡言之：提供數據，預測標簽。比如對動物貓和狗的圖片進行預測，預測label為cat或者dog ...