機器學習概覽

2022-06-20 12:03:09 字數 722 閱讀 2125

一、學習方式

監督式學習

在監督式學習下,輸入資料被稱為「訓練資料」,每組訓練資料都有乙個明確的標識或結果,如對防垃圾郵件系統中的「垃圾郵件」、「非垃圾郵件」,對手寫數字識別中的「1」、「2」、「3」、「4」等。在建立**模型時,監督式學習建立乙個學習過程,將預期結果與「訓練資料」的實際結果進行比較,不斷地調整**模型,直到模型的**結果達到乙個預期的準確率。監督式學習的常見應用場景包括分類問題和回歸問題。常規演算法有邏輯回歸和反向傳遞神經網路。

非監督式學習

在非監督式學習下,資料並不被特別標識,學習模型是為了推斷出資料的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習及聚類等。常見演算法有apriori演算法和k-means演算法。

半監督式學習

在半監督式學習下,輸入資料部分被標識,部分沒有被標識。這種學習模型可以用來進行**,但是模型首先需要學習資料的內在結構,以便合理地組織資料進行**。其應用場景包括分類和回歸。常見演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸。這些演算法首先試圖對未標識的資料進行建模,然後在此基礎上對標識的資料進行**,如圖論推理演算法或拉普拉斯支援向量機等。

強化學習

在強化學習下,輸入資料作為對模型的反饋,不像監督模型那樣,輸入資料僅僅作為一種檢查模型對錯的方式。在強化學習下,輸入資料直接反饋到模型。常見的應用場景包括動態系統及機械人控制等。常見演算法包括q-learning及時間差學習等。

二、演算法類似性

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當今機器學習是乙個非常熱門的話題,每個人都在談論機器學習,並討論它如何在他們的業務或職業生涯中發揮作用。機器學習是一種資料分析方法,可以使分析模型建立自動化。它是人工智慧的乙個分支,其基礎是機器應該能夠通過經驗學習和適應。機器學習的型別 監督學習 無監督學習 強化學習 建立良好的機器學習系統需要什麼...

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型別 目的演算法 監督學習 結果 分類,回歸 非監督學習 發現潛在結構 聚類,降維 強化學習 長期利益最大化,回報函式 馬爾科夫決策,動態規劃 邏輯回歸 lr logistic regression 支援向量機 svm support vector machine knn k nearest nei...