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 ...

　　本文僅對常見的無監督學習算法進行了簡單講述，其他的如自動編碼器，受限玻爾茲曼機用於無監督學習，神經網絡用於無監督學習等未包括。同時雖然整體上分為了聚類和降維兩大類，但實際上這兩類並非完全正交，很多地方可以相互轉化，還有一些變種的算法既有聚類功能又有降維功能，一些新出現的和尚在開發創造中的無 ...

傳統的 機器學習 技術分為兩類，一類是無監督學習，一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集，而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中，只有少量的帶有標記的數據，因為對數據進行標記的代價有時很高，比如在生物學中，對某種蛋白質的結構分析或者功能鑒定 ...

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 ...

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 ...

半監督學習 主動學習 用已標記樣本訓練出一個模型，用模型對未標記樣本進行預測，選出對改善性能有幫助（比如選出那些不太確定的未標記樣本）的樣本，向專家征求最終標記的意見，並將專家意見作為標記，將該樣本加入訓練集得出新模型，不斷重復這個工作。 關鍵：外界因素，即專家經驗 ...

最近發現很多人還是不能真正分清機器學習的學習方法，我以個人的愚見結合書本簡單說一下這個 機器學習中，可以根據學習任務的不同，分為監督學習(Supervised Learning),無監督學習(Unsupervised Learning)、半監督學習(Semi-Supervised ...

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 ...