原文:有監督學習、無監督學習以及強化學習

定義 有監督學習是機器學習任務的一種。它從有標記的訓練數據中推導出預測函數。有標記的訓練數據是指每個訓練實例都包括輸入和期望的輸出。一句話:給定數據,預測標簽。 無監督學習是機器學習任務的一種。它從無標記的訓練數據中推斷結論。最典型的無監督學習就是聚類分析,它可以在探索性數據分析階段用於發現隱藏的模式或者對數據進行分組。一句話:給定數據,尋找隱藏的結構。 強化學習是機器學習的另一個領域。它關注的是 ...

2022-03-23 11:06 0 855 推薦指數:

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機器學習強化學習監督學習監督學習強化學習的區別

監督學習(Supervised learning) 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的,即使數據是沒有標簽的,也可以通過學習特征和標簽之間的關系,判斷出標簽--分類。 簡而言之:提供數據,預測標簽。比如對動物貓和狗圖片進行預測,預測label為cat或者dog ...

Wed Nov 11 06:05:00 CST 2020 0 1165
機器學習強化學習監督學習監督學習區別

監督學習(Supervised learning): 監督學習即具有特征(feature)和標簽(label)的,即使數據是沒有標簽的,也可以通過學習特征和標簽之間的關系,判斷出標簽——分類。 簡言之:提供數據,預測標簽。比如對動物貓和狗的圖片進行預測,預測label為cat或者dog ...

Mon Sep 09 21:45:00 CST 2019 0 3993
監督學習

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

Fri May 19 17:41:00 CST 2017 1 15963
什么是監督學習監督學習強化學習

機器學習按照學習方式的不同,分為很多的類型,主要的類型分為 監督學習監督學習 強化學習監督學習 什么是監督學習? 利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練。 正如下圖中給出了好多鴨子的特征那樣,指示 ...

Sat Dec 22 05:25:00 CST 2018 2 2251
監督學習監督學習區別

機器學習分為:監督學習監督學習,半監督學習(也可以用hinton所說的強化學習)等。 監督監督區別: 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. ...

Wed May 15 00:33:00 CST 2019 0 2001
監督學習監督學習

    機器學習的常用方法,主要分為有監督學習(supervised learning)和監督學習(unsupervised learning)。監督學習,就是人們常說的分類,通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型(這個模型 ...

Sun Nov 13 22:52:00 CST 2016 0 1756
 
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