机器学习---监督学习和非监督学习

根据训练期间接受的监督数量和监督类型,可以将机器学习分为以下四种类型:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。

监督学习

在监督学习中,提供给算法的包含所需解决方案的训练数据,成为标签或标记。

简单地说,就是监督学习是包含自变量和因变量(有Y),同时可以用于分类和回归。

常见算法:

  • K近邻算法
  • 线性回归
  • logistic回归
  • 支持向量机(SVM)
  • 决策树和随机森林
  • 神经网络

无监督学习

无监督学习的训练数据都是未经标记的,算法会在没有指导的情况下自动学习。

简单地说,就是训练数据只有自变量没有因变量(就是没有Y)。

常见算法:

  • 聚类算法
    • K均值算法(K-means)
    • 基于密度的聚类方法(DBSCAN)
    • 最大期望算法
  • 可视化和降维
    • 主成分分析
    • 核主成分分析
  • 关联规则学习
    • Apriori
    • Eclat

半监督学习

有些算法可以处理部分标记的训练数据,通常是大量未标记的数据和少量标记的数据,这种成为半监督学习。

如照片识别就是很好的例子。在线相册可以指定识别同一个人的照片(无监督学习),当你把这些同一个人增加一个标签的后,新的有同一个人的照片就自动帮你加上标签了。

大多数半监督学习算法都是无监督和监督算法的结合。例如深度信念网络(DBN)基于一种相互堆叠的无监督式组件。

强化学习

强化学习是一个非常与众不同的算法,它的学习系统能够观测环境,做出选择,执行操作并获得回报,或者是以负面回报的形式获得惩罚。它必须自行学习什么是最好的策略,从而随着时间推移获得最大的回报。

例如,许多机器人通过强化学习算法来学习如何行走。AlphaGo项目也是一个强化学习的好例子。

相关推荐
尘似鹤5 分钟前
微信小程序学习(六)--多媒体操作
学习·微信小程序·小程序
新智元11 分钟前
Ilya震撼发声!OpenAI前主管亲证:AGI已觉醒,人类还在装睡
人工智能·openai
朱昆鹏20 分钟前
如何通过sessionKey 登录 Claude
前端·javascript·人工智能
汉堡go26 分钟前
1、机器学习与深度学习
人工智能·深度学习·机器学习
UpYoung!1 小时前
无广技术贴!【PDF编辑器】Solid Converter PDF保姆级图文下载安装指南——实用推荐之PDF编辑软件
学习·数学建模·pdf·编辑器·运维开发·个人开发
只是懒得想了1 小时前
使用 Gensim 进行主题建模(LDA)与词向量训练(Word2Vec)的完整指南
人工智能·自然语言处理·nlp·word2vec·gensim
达瓦里氏1231 小时前
重排反应是什么?从分子变化到四大关键特征解析
数据库·学习·化学
johnny2331 小时前
OpenAI系列模型介绍、API使用
人工智能
KKKlucifer1 小时前
生成式 AI 冲击下,网络安全如何破局?
网络·人工智能·web安全
LiJieNiub1 小时前
基于 PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别
pytorch·深度学习·学习