人工智能之机器学习2-有监督学习【培训机构学习笔记】

监督学习【有标签】

1、分类(Classification)

  • 预测的标签是离散值
  • 如根据年龄、性别、学历判断这个人的收入水平

2、回归(Regression、Prediction)

  • 预测的标签是连续值
  • 例如,预测房价时,房价可以是任意的非负实数,它就是一个连续的标签;又如预测股票价格、温度变化、时间序列数据中的下一个值等,这些问题中的标签都是连续的

3、储存方式

特征向量

  • 输入实例x为特征向量:
  • 多个特征向量组成特征矩阵,其中每一行是一组特征数据,如房屋面积、几室几厅,每平米多少钱等,每一列为一个属性数据,如全部都是房屋面积或全部都是单价。
  • 的上标表示第i个样本的x向量,若为下标,则表示第i维度的值,即第几组特征数据。如则表示为第一组特征数据中的第2个特征样本数据。
  • 培训机构的课程质量堪忧,作为零基础小白,实在被绕晕,而且都没讲清楚的情况下,直接跳过不讲了,如下图:

标签

  • y为标签(label),目标属性,标量

特征向量与标签的关系

  • **输入:**特征属性X
  • **输出:**目标值Y
  • 获得一个目标函数(target function):f: X----> Y(理想公式)
  • 输入数据:D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xn,yn)}(历史记录信息)
  • 最终获得具有最优性能的假设公式:g:X---->Y(学习得到的最终公式)
  • 拟合:判断 构建的算法模型是否符合给定数据的特征
  • **过拟合:**算法太符合样本数据的特征,对于实际生产却无法拟合
  • **欠拟合:**算法连样本的特征数据都不符合
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