機器學習-----有監督,無監督,半監督學習的簡單闡釋
來源:
機器學習演算法盤點 - ranjiewen - 部落格園
http://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6235388.html
為啥感覺完全是被圈粉了----好厲害啊------主頁都那麼漂亮
文章:
機器學習演算法盤點:
機器學習無疑是當前資料分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的演算法。這裡我們將為您總結一下常見的機器學習演算法,以供您在工作和學習中參考。
機器學習的演算法很多。很多時候困惑人們都是,很多演算法是一類演算法,而有些演算法又是從其他演算法中延伸出來的。這裡,我們從兩個方面來給大家介紹,第一個方面是學習的方式,第二個方面是演算法的類似性。
學習方式
根據資料型別的不同,對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智慧領域,人們首先會考慮演算法的學習方式。在機器學習領域,有幾種主要的學習方式。將演算法按照學習方式分類是一個不錯的想法,這樣可以讓人們在建模和演算法選擇的時候考慮能根據輸入資料來選擇最合適的演算法來獲得最好的結果。
監督式學習:
在監督式學習下,輸入資料被稱為“訓練資料”,每組訓練資料有一個明確的標識或結果,如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”,對手寫數字識別中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立預測模型的時候,監督式學習建立一個學習過程,將預測結果與“訓練資料”的實際結果進行比較,不斷的調整預測模型,直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和迴歸問題。常見演算法有邏輯迴歸(Logistic Regression)和反向傳遞神經網路(Back Propagation Neural Network)
在非監督式學習中,資料並不被特別標識,學習模型是為了推斷出資料的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見演算法包括Apriori演算法以及k-Means演算法。
半監督式學習:
在此學習方式下,輸入資料部分被標識,部分沒有被標識,這種學習模型可以用來進行預測,但是模型首先需要學習資料的內在結構以便合理的組織資料來進行預測。應用場景包括分類和迴歸,演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸,這些演算法首先試圖對未標識資料進行建模,在此基礎上再對標識的資料進行預測。如圖論推理演算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支援向量機(Laplacian SVM.)等。
在企業資料應用的場景下, 人們最常用的可能就是監督式學習和非監督式學習的模型。 在影象識別等領域,由於存在大量的非標識的資料和少量的可標識資料, 目前半監督式學習是一個很熱的話題。 而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統控制的領域。
演算法類似性
根據演算法的功能和形式的類似性,我們可以把演算法分類,比如說基於樹的演算法,基於神經網路的演算法等等。當然,機器學習的範圍非常龐大,有些演算法很難明確歸類到某一類。而對於有些分類來說,同一分類的演算法可以針對不同型別的問題。這裡,我們儘量把常用的演算法按照最容易理解的方式進行分類。
迴歸演算法迴歸演算法是試圖採用對誤差的衡量來探索變數之間的關係的一類演算法。迴歸演算法是統計機器學習的利器。在機器學習領域,人們說起迴歸,有時候是指一類問題,有時候是指一類演算法,這一點常常會使初學者有所困惑。常見的迴歸演算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),邏輯迴歸(Logistic Regression),逐步式迴歸(Stepwise Regression),多元自適應迴歸樣條(Multivariate Adaptive Regression Splines)以及本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)
相關推薦
java中構造方法的理解,super()與構造方法,無參,有參構造方法,this()與構造方法。
一、為什麼要引入構造方法。 當建立物件的時候需要對屬性值初始化,構造方法,即物件建立時要執行的方法。 要求在例項化的同時,就指定好name,和age的值。這就要用到構造方法。又叫做構造器Constructor. 二、構造方法的定義格式 構造方法在new的時候自動執行。且只執
sql server建立儲存過程(有參,無參,有輸出)
student表已經有了,“建立”在中間,測試在最下面! select * from student; sid sname sex age tel s001 豐登兒 男 35 13527542451 s002 班克爾
numpy_數組(三個點,無冒號,單冒號,雙冒號)
num span ... pre style IV AR color col import numpy >>> a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) &g
Qt 中執行cmd命令失敗,無許可權,需要提升程式以管理員執行 vs2013設定
程式中有些 地方 需要執行windows cmd 命令, 如 taskkill 程序命令 (QString c = "taskkill /im osk.exe /f";m_pProcess->execute(c);) 這種 命令是需要管理員身份的, 因此程式必須以管理員身份執行
一行程式碼搞定安卓全螢幕適配——簡單粗暴-低入侵,無繼承,簡單高效
話不多說,先上解決方案 方案一(推薦) 1.引用工具類 DensityHelper.java 2.在自定義的 Application onCreate 方法中加入 new Dens
【Talk is cheap, show me the code】切勿浮沙築高臺,無速成,唯有堅持!
專欄達人 授予成功建立個人部落格專欄
mac 升級mysql無法啟動,無pid,遇到的那些坑
一、bug發生原因:在mysql官網下載的5.7.21版本,安裝後遇到如下問題: 2.當執行啟動時,報PID找不到; xxxdeMacBook-Air:~ xxx$ sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server res
Ubuntu 14.04 + Caffe配置記錄(CPU模式,無GPU,無Cuda)
對於使用深度學習進行影象處理,Caffe是一個不錯的框架選擇。但是安裝起來,並不是如想象中容易,稍不注意就會出錯。 網上關於Ubuntu14.04下配置Caffe的資料很多,但是總是要自己親自配置才能
程式設計師與bug,無bug,不程式設計師!
作為世界上最著名的一隻,不對,應該是一個種類的蟲子,它們無時無刻的騷擾著我們程式猿。正是因為有了它的存在,我們程式猿的生活才變得“豐富多彩,多姿多味”,換句話說就是讓你的生活充滿著崩潰。它就是世界上“非著名”的著名的蟲子—bug。對於我們程式設計師來說:無bug,不生活。
Android自定義切換佈局(請求中,無網路,無資料等)
在一般的專案中,像請求中、無資料、無網路、請求超時等這些狀態的佈局我們需要經常切換。 在之前的專案中,我是在每個需要顯示這些佈局的xml檔案中都include請求中,無資料,無網路等這些佈局,然後再Activity中控制他們的顯示與隱藏,雖然能實現效果,但是控
(無顯示器,無網線,無路由)使用筆記本實現ssh遠端登入樹莓派3b+,並登入遠端桌面(附OpenCV安裝教程推薦)
新增前言: 這篇文章屬於此係列: 一個用樹莓派做的會聊天,能人臉識別(支援雲臺追蹤)和傳送郵件的小玩具 前言: 我正在做一個樹莓派(RaspberryPi)+人臉識別+語音識別的專案。人臉識別打算使用face_recognition這個為Python提供的庫;語音
二十歲,無資本,無未來 --《意林》
你學習一般,考上了現在的這所學校,成績不算好,拿不到獎學金,上課不聽講,上自習不規律,考試靠突擊,同學幫一把的話也能每科考到七八十分,但是與優秀總有很大距離。 你家境一般,父母都是普通員工,你在這個城市的生活費是每月一千二,沒事下下館子
半監督學習(四)——基於圖的半監督學習
基於圖的半監督學習 以一個無標籤資料的例子作為墊腳石 Alice正在翻閱一本《Sky and Earth》的雜誌,裡面是關於天文學和旅行的文章。Alice不會英文,她只能通過文章中的圖片來猜測文章的類別。比如第一個故事是“Bridge As
機器學習中的有監督學習,無監督學習,半監督學習
3、監督式學習有兩種形態的模型。最一般的,監督式學習產生一個全域模型,會將輸入物件對應到預期輸出。而另一種,則是將這種對應實作在一個區域模型。(如案例推論及最近鄰居法)。為了解決一個給定的監督式學習的問題(手寫辨識),必須考慮以下步驟: 1)決定訓練資料的範例的形態。在做其它事前,工程師應決定要使用哪種資料為
機器學習中的有監督學習,無監督學習,半監督學習的區別
在機器學習(Machine learning)領域,主要有三類不同的學習方法: 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning), 監督學
機器學習-----有監督,無監督,半監督學習的簡單闡釋
來源:機器學習演算法盤點 - ranjiewen - 部落格園http://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6235388.html為啥感覺完全是被圈粉了----好厲害啊------主頁都那麼漂亮文章:機器學習演算法盤點: 機器學習無疑是當前資料分
機器學習--K-means演算法(聚類,無監督學習)
一、基本思想 聚類屬於無監督學習,以往的迴歸、樸素貝葉斯、SVM等都是有類別標籤y的,也就是說樣例中已經給出了樣例的分類。而聚類的樣本中卻沒有給定y,只有特徵x,比如假設宇宙中的星星可以表示成三維空間中的點集。聚類的目的是找到每個樣本x潛在的類別y,並將同類別y的樣本x
監督學習,無監督學習和半監督學習
思想 learn 尋找 很多 ear 目標 dsm 工作 變量 概念:監督學習、無監督學習與半監督學習 監督學習 : supervised learning 無監督學習 : unsupervised learning 半監督學習 : semi-supervised le
監督學習,無監督學習,弱監督學習,無監督學習
什麼是機器學習? 機器學習的定義有很多種,而且到目前為止也沒有一個公認的定義,想要了解更多可以參考一下知乎https://www.zhihu.com/question/33892253的解答,有客觀的回答,有深刻的幽默。 在這裡我
GAN應用之資料生成,無監督深度學習新方法(3)
3.1 從GAN到Conditional GAN GAN的生成式模型可以擬合真實分佈,所以它可以用於偽造資料。DCGAN是第一個用全卷積網路做資料生成的,下面是它的基本結構和生成的資料。 輸入100維的噪聲,輸出64*64的影象,從mnist的訓練結果來看,