机器学习笔记—-监督学习与无监督学习的异同
2015-07-06 17:02
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有监督学习
在监督学习中,输入数据和输出数据存在某种关系,即在已经给定的数据集下,对应的正确输出结果,已经大约知道是什么样子了。
有监督学习常常被归类为 回归 和 分类 问题。
在回归问题中,我们希望得到连续值的输出预测值,即,使用某些连续函数来映射输入值。
在分类问题中,则希望获得的是离散的预测值。将输入值映射到离散的种类上。
无监督学习
无监督学习,对于问题最终的结果,只有很少或没有什么感知。从已有数据中抽取相应的结构,且不必知道数据变量间的影响。
通过 聚类 在数据中变量关系的基础上 获取数据中内在的结构
无监督学习中,预测结果没有反馈。典型的例子,文本分类。
参考文献:
https://www.coursera.org/learn/machinelearning/supplement/X64SM/introduction
机器学习笔记—-监督学习与无监督学习的异同
**有监督学习
在监督学习中,输入数据和输出数据存在某种关系,即在已经给定的数据集下,对应的正确输出结果,已经大约知道是什么样子了。
有监督学习常常被归类为 回归 和 分类 问题。
在回归问题中,我们希望得到连续值的输出预测值,即,使用某些连续函数来映射输入值。
在分类问题中,则希望获得的是离散的预测值。将输入值映射到离散的种类上。
无监督学习
无监督学习,对于问题最终的结果,只有很少或没有什么感知。从已有数据中抽取相应的结构,且不必知道数据变量间的影响。
通过 聚类 在数据中变量关系的基础上 获取数据中内在的结构
无监督学习中,预测结果没有反馈。典型的例子,文本分类。
参考文献:
https://www.coursera.org/learn/machinelearning/supplement/X64SM/introduction
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