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有监督和无监督的区别

机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,...

机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等

1、机器学习按照方法来分类,可以分成四类,分别是:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 2、监督学习针对有标签数据集,它通过学习出一个模型(其实就是一个函数)来拟合数据,按照模型(函数)的输出结果是否离散又可以分为两类,分...

机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等

机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 监督学习,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,...

是同一个东西。 第一个是用于自然语言分析的隐主题模型。LDA是一种文档主题生成模型,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。 第二个线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(Fisher Linea...

监督学习的学习样本有标记,例如某个数字属于哪一类。 无监督学习的学习样本没有标记。

一个是有导师,一个是无导师 无导师是靠本身的一些属性:给出一个数据特征,并不给出数据所属的标号,比如聚类之类的; 有导师的是在学习的过程中,给出样本包含 数据特征 及标号;学习之后,根据数据特征,预测标号;如神经网络,支持向量机等

监督学习 英汉词典解释 监督学习词性解释 【计】 supervised learning supervised learning supervised learning 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病...

听他人说的:无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值。但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修...

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