我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习

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

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

热门下载

最新下载