网友回复
在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下:
监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类。 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类。 半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。 以上表述是我直接翻译过来的,因为都是一句话,所以说得不是很清楚,下面我用一个例子来具体解释一下。 其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题,即给定一些数据,判断每条数据属于哪些类,或者和其他哪些数据属于同一类等等。这样,如果我们上来就对这一堆数据进行某种划分(聚类),通过数据内在的一些属性和联系,将数据自动整理为某几类,这就属于非监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别,并且有一部分数据(训练数据)已经标上了类标...点击查看剩余70%
python如何可视化管理nginx的网站支持网站新增修改暂停配置等可视化修改?
python+html能否做一套好看的多服务器监控管理系统?
什么是卡尔曼滤波?
有没有兼容Puppeteer和 Playwright使用的docker独立chrome浏览器?
geo与seo区别?
chrome插件能否实现网页远程控制鼠标选择网页文字滚动网页?
nativescript开发的安卓与ios app应用是原生的吗?
go如何写一个类似redis的nosql数据库让python客户端调用?
php7中为啥无法使用$_SERVER['HTTP_RAW_POST_DATA'] ?
chrome插件能否实现2台电脑的远程协助桌面控制?


