機器學習按學習方法可分為：有監督（supervised learning）、無監督（unsupervised learning）、強化學習(reinforcement learning)
常見的有監督學習演算法：線性回歸、邏輯回歸、支援向量機、隨機森林等
無監督學習：對於只有樣本 x 的資料集，演算法需要自行發現資料的模態。其中有一類將自身作為監督訊號（自監督學習(self-supervised learning)），即模型需要學習的對映為：
\[f_\theta:x->x
\]在訓練時，通過計算模型的**值與自身 x 之間的誤差來優化網路引數
機器學習基本概念
什麼是學習？如果乙個系統能夠通過執行某個過程改進它的效能，這就是學習。赫爾伯特 西蒙 什麼是機器學習？對於某給定的任務 t 在合理的效能度量方案 p的前提下，電腦程式可以通過自主學習任務 t 的經驗 e 隨著提供合適，優質，大量的經驗 e 該程式對於任務 t的效能逐步提高。任務，經驗，效能 什麼是統...
機器學習基本概念
1.基本的概念 領域集 乙個任意的集合 集合中的例項是我們希望能夠貼上標籤的資料。的元素稱為例項。標籤集 學習器所追求的結果集合。可以為，器想要得到的最終資料。訓練資料 帶標籤的領域及元素集合，通常會組成乙個區域性聚合s，也叫作訓練集。2.機器學習的一般流程 採集資料 標記 訓練 得到 器 乙個學習...
機器學習基本概念
1.基本概念 訓練集 測試集 特徵值 監督式學習 非監督學習 半監督學習 分類 回歸 2.概念學習 概念學習是指從某個布林函式的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布林函式。3.樣例 天氣 溫度 濕度 風力 水溫 預報 享受運動 1 晴 暖 普通 強 暖 一樣 是 2 晴 暖 大 強 暖 一樣 是 3 雨 冷...