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 ...
原文：Python機器學習（基礎篇---監督學習（線性分類器））
監督學習經典模型 機器學習中的監督學習模型的任務重點在於，根據已有的經驗知識對未知樣本的目標 標記進行預測。根據目標預測變量的類型不同，我們把監督學習任務大體分為分類學習與回歸預測兩類。監督學習任務的基本流程：首先准備訓練數據，可以是文本 圖像 音頻等 然后抽取所需要的特征，形成特征向量，接着把這些特征向量連同對應的標記 目標 Labels 一並送入學習算法中，訓練一個預測模型，然后采用同樣的特征 ...
2019-03-13 21:59 0 1230 推薦指數：
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