本文目录

  • 有监督学习(Suspervised Learning)
    • 常见的有监督学习
  • 无监督学习(Unsupervised Learning)
    • 常见的无监督学习
  • 半监督学习(Semi-supervised Learning)
  • 参考文献

有监督学习(Suspervised Learning)

有监督学习是指数据集的正确输出已知情况的一类学习算法。有监督学习在输入和输出之间有一个映射关系,有监督学习的目的就是总结这个映射关系。

常见的有监督学习

  • 线性回归
  • 决策树和随机森林
  • 贝叶斯朴素算法
  • 支持向量机(SVM)
  • 神经网络

无监督学习(Unsupervised Learning)

无监督学习是指无标签学习的一类算法。

常见的无监督学习

  • 主成分分析
  • 聚类
  • 降维

半监督学习(Semi-supervised Learning)

有监督和无监督中间包含的一种学习算法是半监督学习(semi-supervised learning)。对于半监督学习,其训练数据的一部分是有标签的,另一部分没有标签,而没标签数据的数量常常极大于有标签数据数量。

参考文献

  1. 有监督学习与无监督学习

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