監督學習和無監督學習區別
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. ...
原文：監督學習，無監督學習，半監督學習區別
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 ： 在有監督數據上訓練，學的一個判別器W 然后在測試集 故意把標簽P抹去 上，用上一步學的判別器W進行分類任務，得到一個預測標簽PY PY和P的差距，就是衡量算法好壞的標准。 無監督學習： 特點是：訓練過程中沒有樣本標簽。 常見 ...
2020-06-10 15:34 0 751 推薦指數：
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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 ...
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半監督學習
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 ...
半監督學習
概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務，例如：常見的分類與回歸算法； 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務，例如：聚類算法。 在實際生活中，常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形，例如：做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁，但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...