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 ...

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 ...

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 ...

前言 機器學習分為：監督學習，無監督學習，半監督學習（強化學習）等。 在這里，主要理解一下監督學習和無監督學習。 監督學習（supervised learning） 從給定的訓練數據集中學習出一個函數（模型參數），當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求包括輸入輸出 ...

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 ...

最近的一段時間一直在學習半監督學習算法，目前，國內的南京大學周志華老師是這方面的泰斗，寫了很多這方面牛的文章，可以參考一下他的主頁：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/。在國內的學術界周老師一直是我比較欽佩的人之一。下面貼出來的文章出自周老師之手，通俗易懂 ...