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 ...

，通過對模型的使用使得機器比以往表現的更好。 從字面意思上看，監督學習和非監督學習：變量 ...

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 ...

深度學習算法工程師的基本要求 熟練掌握python和c++編程，至少熟悉 Caffe 和 Tensorflow/Pytorch 兩種框架。 熟練玩轉深度學習各類模型架構使用和設計。 熟練玩轉數據的整理和使用，必須深刻理解數據在深度學習任務中的地位。 編程語言 C/C++ ...

眾所周知，機器學習的訓練數據之所以非常昂貴，是因為需要大量人工標注數據。 autoencoder可以輸入數據和輸出數據維度相同，這樣測試數據匹配時和訓練數據的輸出端直接匹配，從而實現無監督訓練的效果。並且，autoencoder可以起到降維作用，雖然輸入輸出端維度相同，但中間層可以維度很小 ...

前面主要回顧了無監督學習中的三種降維方法，本節主要學習另一種無監督學習AutoEncoder，這個方法在無監督學習領域應用比較廣泛，尤其是其思想比較通用。 AutoEncoder 0.AutoEncoder簡介 在PCA一節中提到，PCA的可以看做是一種NN模型，通過輸入數據，乘以權重w ...