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机器学习笔记(三)机器学习的种类

时间:2017-05-08 20:58:48      阅读:158      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一、监督学习

知道数据输入的同时还知道数据的标记。就相当于告诉你题目的同时还告诉你答案,让你在这种环境下学习,称之为监督学习。

技术分享

其中这几种类别的硬币已经被各种不同的颜色所标示好。

二、无监督学习

没有标示(就是没有输出y)的问题,就是不告诉你题目的正确答案让你自己去寻找,最常见的是聚类或者叫分群

技术分享

三、半监督学习

通过少量有标记的训练点和大量无标记的训练点达到学习的目的。

技术分享

四、强化学习

通过对一个行为作出奖励或者惩罚,以此获得的输出,进而进行学习,这种学习方式称之为强化学习。

一般可以表示为技术分享,其中向量技术分享还是为输入向量,技术分享表示一种输出,注意技术分享并不一定是最佳输出,最后一项是对输出做出的评判

五、特征分类

  1. 具体特征(Concrete Features),具体特征最大特点就是便于机器学习的处理,也是基础篇中主要讨论的情形。这种情况是人类或者机器通过一定的方式提取获得的,具有实用性。
  2. 原始特征(Raw Features),如图片的像素等等,是最为常见到的资料,但是需要经过处理,转换成具体特征,才容易使用,实用性不太大。
  3. 抽象特征(Abstract Features),如一些ID之类的看似无意义的数据,这就更需要特征的转换、提取等工作(相对于原始特征而言),几乎没有实用性。

机器学习笔记(三)机器学习的种类

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zsw900610/p/6827083.html

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