在人工智能和机器学习方面,监督学习和无监督学习的区别是什么? 你能举个例子简单地解释一下吗?


当前回答

已经有很多答案可以详细解释这些差异。我在codeacademy上找到了这些动图,它们经常能帮助我有效地解释它们之间的差异。

监督式学习

请注意,训练图像在这里有标签,并且模型正在学习图像的名称。

无监督学习

注意,这里所做的只是分组(聚类),模型不知道任何图像。

其他回答

在监督学习中,为输入x提供预期结果y(即,当输入x时模型应该产生的输出),这通常被称为对应输入x的“类”(或“标签”)。

在无监督学习中,不提供示例x的“类”。因此,无监督学习可以被认为是在未标记的数据集中寻找“隐藏结构”。

监督学习的方法包括:

分类(1R、朴素贝叶斯、决策树学习算法等) 如ID3 CART,等等) 数值预测

无监督学习的方法包括:

聚类(k -均值,层次聚类) 关联规则学习

例如,训练神经网络通常是监督学习:你告诉网络你输入的特征向量对应于哪个类。

聚类是无监督学习:你让算法决定如何将样本分组到具有共同属性的类中。

另一个无监督学习的例子是Kohonen的自组织地图。

监督式机器学习 算法从训练数据集中学习的过程 预测产出。”

预测输出精度与训练数据(长度)成正比

监督学习是指你有输入变量(x)(训练数据集)和输出变量(Y)(测试数据集),你使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数。

Y = f(X)

主要类型:

分类(离散y轴) 预测(连续y轴)

算法:

分类算法: 神经网络 Naïve贝叶斯分类器 费雪线性判别 然而, 决策树 超级向量机 预测算法: 最近的邻居 线性回归,多元回归

应用领域:

将电子邮件分类为垃圾邮件 患者是否有 疾病与否 语音识别 预测HR是否会选择特定的候选人 预测股票市场价格

监督学习:你给出各种标记的示例数据作为输入,以及正确的答案。该算法将从中学习,并开始根据输入预测正确的结果。示例:电子邮件垃圾邮件过滤器

无监督学习:你只提供数据,不告诉任何东西——比如标签或正确答案。算法自动分析数据中的模式。例如:谷歌新闻

我尽量简单点。

监督学习:在这种学习技术中,我们得到一个数据集,系统已经知道该数据集的正确输出。这里,我们的系统通过预测自己的值来学习。然后,它通过使用代价函数来检查其预测与实际输出的接近程度,从而进行准确性检查。

无监督学习:在这种方法中,我们很少或根本不知道我们的结果是什么。因此,我们从不知道变量影响的数据中推导出结构。 我们根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类,从而形成结构。 在这里,我们没有基于预测的反馈。