本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)
当你踏上机器学习之旅时,搞清楚监督学习和无监督学习是你应该做的第一件事。而对于新手而言,“监督学习和无监督学习有什么区别?”,是最为常见不过的问题。
其答案在于理解机器学习算法的本质。如果没有明确监督学习和无监督学习之间的区别,你的学习之旅将无法前行。
如果sSDBQIF不了解线性回归、逻辑回归、聚类、神经网络等算法的适用范围,就没法直接进入模型构建阶段。
如果不知道机器学习算法的目标是什么,就无法建立一个精确的模型。这就是监督学习和无监督学习的由来。
本文就将帮你解决这个问题,再友情奉送另一个关键问题:如何决定何时使用监督学习或无监督学习?
什么是监督学习?
在监督学习中,计算机通过示例学习。它从过去的数据中学习,并将学习的结果应用到当前的数据中,以预测未来的事件。在这种情况下,输入和期望的输出数据都有助于预测未来事件。
为了准确预测,将输入数据标记为正确答案。
监督机器学习分类
重要的是,要记住:所有监督学习算法本质上都是复杂算法,分为分类或回归模型。
监督学习算法在现实生活中有一些非常实际的应用,包括:
什么是无监督学习?
无监督学习是训练机器使用既未分类也未标记的数据的方法。这意味着无法提供训练数据,机器只能自行学习。机器必须能够对数据进行分类,而无需事先提供任何有关数据的信息。
其理念是先让计算机与大量变化的数据接触,并允许它从这些数据中学习,以提供以前未知的见解,并识别隐藏的模式。因此,无监督学习算法不一定有明确的结果。相反,它确定了与给定数据集不同或有趣之处。
计算机需要编程才能自学。计算机需要从结构化和非结构化数据中理解和提供见解。以下是无监督学习的准确说明:
无监督机器学习分类
无监督学习算法的应用
无监督学习算法的一些实际应用包括:
应该什么时候选择监督学习或无监督学习?
在制造业中,有很多因素影响哪种机器学习方法最适合任何给定的任务。而且,由于每个机器学习问题的独特性,决定使用哪种技术是一个复杂的过程。
一般来说,选择正确机器学习方法的一个好策略是:
监督学习和无监督学习是机器学习领域中的关键概念,这应该是你开始学习机器学习的第一课,一定要理解透彻呀!
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