有監督、無監督、自監督 理解和區別
自監督(self-supervised)既可以認為是有監督(supervised)也可以認為是無監督(unsupervised)，主要取決於如何定義有監督。 自監督學習（Self-supervised Learning）：是指直接從大規模的無監督數據中挖掘自身監督信息來進行監督 ...
原文：無監督和有監督算法的區別
參考網址：https: www.jianshu.com p b ef a 有監督學習：通過已有的訓練樣本去訓練得到一個最優模型，再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現預測和分類的目的，也就具有了對未知數據進行預測和分類的能力。就如有標准答案的練習題，然后再去考試，相比沒有答案的練習題然后去考試准確率更高。又如我們小的時候不知道牛和鳥是否屬於一類，但當我們隨着長大 ...
2021-10-31 23:16 0 138 推薦指數：
相關推薦
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. ...
有監督學習與無監督學習的區別
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 ...
無監督學習算法
本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 無監督學習算法 就是無監督的一種學習方法，太抽象，有一種定義（這種定義其實不夠准確，無監督和監督之間界限模糊）是說如果訓練集有標簽 ...
無監督分類算法—K-Means
無監督學習(unsupervised learning) 沒有已知標簽的訓練集，只給一堆數據集，通過學習去發現數據內在的性質及規律。 K-Means聚類算法步驟 隨機取k個樣本作為初始均值向量（或者采用別的方式獲取初始均值向量）； 根據每個樣本與均值向量的距離來判斷各個樣本所屬的蔟 ...
無監督聚類算法K-Means
” “無籽瓜”，甚至“本地瓜” “外地瓜”等；需說明的是，這些概念對聚類算法而言事先是未知的，聚類過程 ...
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）： 1) 在有監督數據上訓練，學的一個判別器W； 2）然后在測試集（故意把標簽P抹去）上，用上 ...
深度學習-無監督
原：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6476332.html 綜述 如果已經有一個足夠強大的機器學習算法，為了獲得更好的性能，最靠譜的方法之一是給這個算法以更多的數據。機器學習界甚至有個說法：“有時候勝出者並非有最好的算法，而是有更多的數據 ...