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2018-11-30 阅读量: 746
监督学习和无监督学习是什么
  • 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性,即我们想要预测的结果值,这个问题可以是:
    • 分类 : 样本属于两个或更多个类,我们想从已经标记的数据中学习如何预测未标记数据的类别。 分类问题的一个例子是手写数字识别,其目的是将每个输入向量分配给有限数目的离散类别之一。 我们通常把分类视作监督学习的一个离散形式(区别于连续形式),从有限的类别中,给每个样本贴上正确的标签。
    • 回归 : 如果期望的输出由一个或多个连续变量组成,则该任务称为 回归 。 回归问题的一个例子是预测鲑鱼的长度是其年龄和体重的函数。

  • 无监督学习, 其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。这种问题的目标可能是在数据中发现彼此类似的示例所聚成的组,这种问题称为 聚类 , 或者,确定输入空间内的数据分布,称为 密度估计 ,又或从高维数据投影数据空间缩小到二维或三维以进行可视化。
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