我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习

上传者: 38682406 | 上传时间: 2021-02-02 20:36:09 | 文件大小: 452KB | 文件类型: PDF
在监督学习中,给定一组数据,我们知道正确的输出结果应该是什么样子,并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。这么说可能理解起来不是很清晰,没关系,后面有具体的例子。监督学习可分为“回归”和“分类”问题。监督学习分类在回归问题中,我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来;而在分类问题中,我们会预测一个离散值,我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。下面举两个例子,就会非常清楚这几个概念了。通过房地产市场的数据,预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。这里我们可以把价格看成是面积的函数,它是一个连续的输出值。但是,当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房

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