學習和訓練的一種機器學習方法（可以看成是無監督學習的一種特殊情況），自監督學習需要標簽，不過這個標簽不來自 ...

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 ...

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 ...

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 ...

當只有幾個正樣本，你如何分類無標簽數據 假設您有一個交易業務數據集。有些交易被標記為欺詐，其余交易被標記為真實交易，因此您需要設計一個模型來區分欺詐交易和真實交易。 假設您有足夠的數據和良好的特征，這似乎是一項簡單的分類任務。 但是，假設數據集中只有15％的數據被標記，並且標記的樣本僅屬於一類 ...

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 ...

等應用　　機器學習的分類 　　　　監督學習 （Supervised Learning） 　　　　　 ...