參考網址：https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、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 ...

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 ...

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 ...

概念 有監督學習：訓練數據既有特征(feature)又有標簽(label)，通過訓練，讓機器可以自己找到特征和標簽之間的聯系，在面對只有特征沒有標簽的數據時，可以判斷出標簽。 無監督學習（unsupervised learning）：訓練樣本的標記信息未知，目標是通過對無標記訓練樣本的學習 ...

什么是監督學習、無監督學習、強化學習、弱監督學習、半監督學習、多示例學習？隨着機器學習問題不斷深入人心，人們也將現實中遇到不同的問題分為不同的學習方式，其中，最基礎的應屬監督學習，無監督學習和強化學習了。 監督學習(supervised learning)：已知數據和其一一對應的標簽，訓練一個 ...

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 ...