99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀機器學習算法：無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析
機器學習算法：無監(jiān)督、半監(jiān)督、有監(jiān)督學習算法淺析
2020-05-06
收藏

隨著人工智能的飛速發(fā)展，機器學習成為當下數(shù)據(jù)分析領域的熱門之一，很多人在平時的工作中，或多或少都會使用到機器學習的算法。這里機器學習的算法進行了盤點，將有監(jiān)督、無監(jiān)督，半監(jiān)督學習等進行了簡單的解析，供大家工作和學習參考。



                   圖片來源：百度百科（有監(jiān)督式學習）

                   作者 | ranjiewen
                   來源 | 博客園


目前，機器學習的算法很多。今天，我們主要給大家介紹兩個方面，第一個方面是學習的方式，第二個方面是算法的類似性。

學習方式

根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結果。

有監(jiān)督式學習：

在監(jiān)督式學習下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓練數(shù)據(jù)”，每組訓練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預測模型的時候，監(jiān)督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數(shù)據(jù)”的實際結果進行比較，不斷的調(diào)整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監(jiān)督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network）

非監(jiān)督式學習：


在非監(jiān)督式學習中，數(shù)據(jù)并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結構。常見的應用場景包括關聯(lián)規(guī)則的學習以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

半監(jiān)督式學習：

在此學習方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎上再對標識的數(shù)據(jù)進行預測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

強化學習：


在這種學習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）


在企業(yè)數(shù)據(jù)應用的場景下， 人們最常用的可能就是監(jiān)督式學習和非監(jiān)督式學習的模型。 在圖像識別等領域，由于存在大量的非標識的數(shù)據(jù)和少量的可標識數(shù)據(jù)， 目前半監(jiān)督式學習是一個很熱的話題。 而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領域。


算法類似性


根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法等等。當然，機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題。這里，我們盡量把常用的算法按照最容易理解的方式進行分類。

回歸算法

回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學習的利器。在機器學習領域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）



這篇文章大概介紹了有監(jiān)督、無監(jiān)督，半監(jiān)督學習等機器算法，希望大家能大概明白它們的區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }