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機器學(xué)習(xí)之有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2020-07-01
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機器學(xué)習(xí)分為：有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。今天跟小編一起來看有監(jiān)督學(xué)習(xí)的內(nèi)容吧。

一、有監(jiān)督學(xué)習(xí)定義

有監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是大家常說的分類，通過某種或某些特性的樣本作為訓(xùn)練集，建立一個最優(yōu)模型(此模型屬于某個函數(shù)的集合，最優(yōu)代表此模型在某個評估標(biāo)準(zhǔn)是最佳的)，再利用這個模型來預(yù)測未知樣本，此種方法被稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)。

二、有監(jiān)督學(xué)習(xí)特點

1.有標(biāo)簽

假如有一張鳥的照片，我們都知道它是鳥，但是計算機卻不知道，這時候就需要我跟給這張照片打上個標(biāo)簽，告訴計算機這是一只鳥，后面計算機根據(jù)這個標(biāo)簽對所有的鳥進行學(xué)習(xí)，于是就成功通過這一只鳥認(rèn)識所有的鳥了。

已經(jīng)標(biāo)記好的數(shù)據(jù)(labelled data)，用來做訓(xùn)練來預(yù)測新數(shù)據(jù)的類型(class)，或者是值。預(yù)測已有類型叫做分類(classification)，預(yù)測一個值叫做回歸(regression)。

2.典型問題

輸入變量與輸出變量均為連續(xù)的變量的預(yù)測問題稱為回歸問題(Regression)，輸出變量為有限個離散變量的預(yù)測問題稱為分類問題(Classfication)，輸入變量與輸出變量均為變量序列的預(yù)測問題稱為標(biāo)注問題。

分類：當(dāng)輸出為離散的，學(xué)習(xí)任務(wù)為分類任務(wù)。

回歸：當(dāng)輸出為連續(xù)的，學(xué)習(xí)任務(wù)為回歸任務(wù)

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