监督学习和无监督学习概念
admin
2024-03-22 13:18:16
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学习目标:
完成机器学习监督学习和无监督学习概念梳理
知识详解:
- 监督学习:学习算法从引用正确答案(标签)中学习。
- 无监督学习:从无标签数据中发现一些构造,或有趣的东西。
- 回归:预测数值,有无限多可能的输出。
- 分类:预测类别,有明确数量的可能输出。
- 聚类:通过无标签数据,自动生成不同的类别,相似的点会出现在一起。
监督学习 | 无监督学习 |
---|
适用于:回归、分类 | 适用于:聚类 |
需要输入:x,y | 需要输入:x |
回归 | 分类 | 聚类 |
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举例:房价预测(面积-价格) | 举例:乳房癌检测(肿瘤大小-是否恶性) | 举例:客户类型聚类、谷歌新闻推荐 |
学习总结:
- 线性回归:linear regression
- 回归模型:regression model
- 聚类分析:clustering
- 监督学习:supervised learning
- 无监督学习:unsupervised learning
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