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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,...

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...

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...

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例学习诊断技术那样,计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。用来进行学习的材料就是与被识别对象属...

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

不同专家观点不同,考试时应按规定教册读。

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 。所给 的 学习样本不带有类 别 信 息, 就 是无监督学 习。 你 可以 在 米筐 社 区更 加 深 入讨 论 这个 问 题 。

无监督学习:设计分类器时候,用于处理未被分类标记的样本集 目标是我们不告诉计算机怎么做,而是让它(计算机)自己去学习怎样做一些事情。非监督学习一般有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类,而是在成功时采用某种形式的...

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

半监督现在还算比较热门的吧。相对于监督,它需要的训练数据少;相对于无监督,效果更好。而且半监督似乎也很符合人的学习方式。

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