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?
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监督学习:你有标记的数据,必须从中学习。例如,房屋数据和价格,然后学会预测价格
无监督学习:你必须找到趋势,然后预测,没有预先给出的标签。 例句:班里有不同的人,然后又来了一个新同学,那么这个新同学属于哪个组呢?
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机器学习: 它探索了可以从数据中学习并对数据进行预测的算法的研究和构建。这种算法通过从示例输入中构建模型来运行,以便做出数据驱动的预测或作为输出表示的决策,而不是严格地遵循静态的程序指令。
监督式学习: 这是从标记的训练数据推断出函数的机器学习任务。训练数据由一组训练示例组成。在监督学习中,每个例子都是一对,由一个输入对象(通常是一个向量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法分析训练数据并产生推断函数,该函数可用于映射新的示例。
由“老师”给计算机提供示例输入和它们期望的输出,目标是学习将输入映射到输出的一般规则。具体来说,有监督学习算法采用一组已知的输入数据和对数据(输出)的已知响应,并训练一个模型来生成对新数据响应的合理预测。
Unsupervised learning: It is learning without a teacher. One basic thing that you might want to do with data is to visualize it. It is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. Since the examples given to the learner are unlabeled, there is no error or reward signal to evaluate a potential solution. This distinguishes unsupervised learning from supervised learning. Unsupervised learning uses procedures that attempt to find natural partitions of patterns.
在无监督学习中,没有基于预测结果的反馈,也就是说,没有老师来纠正你。在无监督学习方法下,不提供标记的示例,在学习过程中没有输出的概念。因此,由学习方案/模型来寻找模式或发现输入数据的组
你应该使用无监督学习方法,当你需要一个大的 训练你的模型的数据量,以及意愿和能力 去实验和探索,当然这是一个不太好的挑战 通过更成熟的方法解决。无监督学习就是这样 可以学习比监督更大更复杂的模型 学习。这里有一个很好的例子
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监督学习:你有标记的数据,必须从中学习。例如,房屋数据和价格,然后学会预测价格
无监督学习:你必须找到趋势,然后预测,没有预先给出的标签。 例句:班里有不同的人,然后又来了一个新同学,那么这个新同学属于哪个组呢?
监督式学习
在这种情况下,用于训练网络的每个输入模式都是 与输出模式相关联,它是目标或所需的 模式。在学习过程中假定有老师在场 过程,当对网络的计算结果进行比较时 输出和正确的预期输出,以确定误差。的 错误可以用来更改网络参数,从而导致 性能的提高。
无监督学习
在这种学习方法中,目标输出不会呈现给机器 网络。这就好像没有老师来呈现所渴望的 模式,因此,系统通过发现和学习自己 适应输入模式中的结构特征。
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。
监督式学习: 假设一个孩子去了幼儿园。这里老师给他看了3个玩具——房子,球和汽车。现在老师给了他10个玩具。 他会根据他以前的经验把它们分为房子,球和汽车3个盒子。 因此,孩子首先是由老师监督,因为他们在几组比赛中答对了答案。然后用不知名的玩具对他进行测试。
无监督学习: 还是幼儿园的例子。给一个孩子10个玩具。他被告知要分割类似的部分。 因此,根据形状、大小、颜色、功能等特征,他会尝试将A、B、C分成3组,并将它们分组。
监理这个词的意思是你给机器提供监督/指令,帮助它找到答案。一旦它学会指令,就可以很容易地预测新的情况。
无监督意味着没有监督或指示如何找到答案/标签,机器将利用它的智能在我们的数据中找到一些模式。在这里,它不会进行预测,它只会尝试寻找具有相似数据的集群。
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