监督式学习

无监督学习

例子:

监督式学习:

一袋苹果 一个橙色的袋子 =>构建模型 一个混合了苹果和橘子的袋子。 请分类

无监督学习:

一个混合了苹果和橘子的袋子。 =>构建模型 另一个喜忧参半的情况 请分类

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。

监督学习可以根据训练过程中的学习，将一个新项目标记为训练过的标签之一。您需要提供大量的训练数据集、验证数据集和测试数据集。如果你提供数字的像素图像向量以及带有标签的训练数据，那么它就可以识别数字。

无监督学习不需要训练数据集。在无监督学习中，它可以根据输入向量的差异将项目分组到不同的簇中。如果你提供像素的数字图像向量，并要求它分为10个类别，它可能会这样做。但它知道如何标注，因为你没有提供培训标签。

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

在监督学习中，我们知道输入和输出应该是什么。例如，给定一组汽车。我们得找出哪些是红的，哪些是蓝的。

然而，无监督学习是指我们必须在很少或没有任何关于输出应该如何的想法的情况下找到答案。例如，学习者可以建立一个模型，根据面部模式和单词(如“你在笑什么?”)的相关性来检测人们何时在微笑。

监督式学习

你有输入x和目标输出t。所以你训练算法泛化到缺失的部分。它被监督是因为目标是给定的。你是管理员，告诉算法:对于例子x，你应该输出t!

无监督学习

虽然分割、聚类和压缩通常是按照这个方向计算的，但我很难给出一个好的定义。

让我们以自动编码器压缩为例。当你只有给定的输入x时，人类工程师是如何告诉算法目标也是x的。所以在某种意义上，这与监督学习没有什么不同。

对于聚类和分割，我不太确定它是否真的符合机器学习的定义(见其他问题)。