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机器学习基础概念之监督学习与无监督学习

时间:2019-06-07 11:23:59      阅读:95      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:讲解   判断   ima   k-means   学习   nbsp   决策   数值   机器学习   

一句话明晰概念:不用编程制定机器做什么,机器有能力自己学习。

三种最基础的机器学习算法:决策树、线性回归、K-means聚类。

 

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 监督与无监督学习

周志华通过敲西瓜案例有以下讲解:

监督学习是在敲西瓜听声音判断好坏过程中有懂行的人告诉你这个瓜的好坏,给不同的声音贴上了好坏瓜的标签,慢慢学习声音特征之间的关系,最后通过特征能预测的模型。

监督模型又可分为分类模型与回归模型。分类模型预测标签为分类变量,回归模型预测标签为数值变量。

无监督学习是没有懂行的人告诉你瓜的好坏,只能对声音特征做分类(浑浊、清脆、沉闷),打上标签,下次拿到新瓜 听声音属于哪一种。

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比如 K-means聚类

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机器学习基础概念之监督学习与无监督学习

标签:讲解   判断   ima   k-means   学习   nbsp   决策   数值   机器学习   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Grayling/p/10987493.html

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