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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%
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