有監督學習
有監督學習
是機器學習任務的一種。它從有標記的訓練資料中推導出**函式。有標記的訓練資料是指每個訓練例項都包括輸入和期望的輸出。訓練學習特徵（題目）到標籤（答案）的對映關係，生成**函式（做題思路）。給定測試資料（考試），**標籤（答題）。
無監督學習
是機器學習任務的一種。它從無標記的訓練資料（無答案的練習題）中推斷結論。最典型的無監督學習就是聚類分析，它可以在探索性資料分析階段用於發現隱藏的模式或者對資料進行分組。
給定資料（考試），對資料進行分組（區分不同的題目）
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監督學習和無監督學習 監督學習與非監督學習
監督學習 supervised learning 的任務是學習乙個模型，使模型能夠對任意給定的輸入，對其相應的輸出做出乙個好的 即 利用訓練資料集學習乙個模型，再用模型對測試樣本集進行 例如kaggle上的鐵達尼號比賽。官方提供旅客資料 資料集1 姓名，年齡，性別，社會經濟階層，是否生存等 要求參賽...
監督學習，無監督學習和半監督學習
監督學習 supervised learning 無監督學習 unsupervised learning 半監督學習 semi supervised learning 2 概念 監督學習 用一部分已知分類 有標記的樣本來訓練機器後，讓它用學到的特徵，對沒有還分類 無標記的樣本進行分類 貼標籤。一句話...
監督學習 非監督學習 半監督學習（主動學習）
統計學習通常包括監督學習 非監督學習 半監督學習以及強化學習，在機器學習的領域中前三種研究的比較多的，也是運用的比較廣泛的技術。監督學習的任務是學習乙個模型，使模型對給定的任意的乙個輸入，對其都可以對映出乙個 結果。這裡模型就相當於我們數學中乙個函式，輸入就相當於我們數學中的x，而 的結果就相當於數...