本人新手入門機器學習，目前才剛剛接觸，寫部落格的目的只是為了記錄下學習的過程。
機器學習包括監督學習，非監督學習，半監督學習，和強化學習。
我因為是剛剛接觸機器學習，所以學習的是監督學習。
監督學習的目的是通過給出的訓練集，學習乙個模型，從而，在給的訓練集外有輸入的時候，可以給出乙個**的輸出。
這樣理解的話，監督學習，就很簡單了。
可以分為兩個階段，首先要學習，通過給出的訓練集t，學習乙個模型，可以是決策函式y=f(x)，也可以是p(y|x)。然後就是**，給定乙個未知的輸入x(n+1)，即可得出**的輸出y(n+1).
機器學習 監督學習 1
房屋面積 房價2104 4001600 330 房屋面積 輸入 特徵x x i 房價 輸出 目標變數y y i 一對x,y叫做訓練樣本，第i個為 x i y i m為樣本大小，m個訓練樣本叫做訓練集，從樣本中得到x和y的關係叫做假設函式，用h表示。y h x 0 1x 房屋面積 臥室數房價 2104...
機器學習筆記 監督學習，無監督學習，半監督學習
這個問題可以回答得很簡單 是否有監督 supervised 就看輸入資料是否有標籤 label 輸入資料有標籤，則為有監督學習，沒標籤則為無監督學習。什麼是學習 learning 學習 乙個成語就可概括 舉一反三。此處以高考為例，高考的題目在上考場前我們未必做過，但在高中三年我們做過很多很多題目，懂...
機器學習日記 監督學習 無監督學習
監督學習是指 利用一組已知類別的樣本調整 分類器的 引數，使其達到所要求效能的過程，也稱為 監督訓練或有教師學習。無監督學習 現實生活中常常會有這樣的問題 缺乏足夠的 先驗知識 因此難以人工標註類別或進行人工類別標註的成本太高。很自然地，我們希望計算機能代我們完成這些工作，或至少提供一些幫助。根據類...