机器学习概念

最新推荐文章于 2024-08-28 09:42:51 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bengshakalakaka/article/details/83926870
本文深入探讨了机器学习的三大类型：监督学习、无监督学习和回归及分类问题，解析了每种类型的学习目标和应用场景，如房价预测和疾病诊断。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

监督学习（supervised learning）：给定数据集，同时针对每组数据给出相应的解，监督学习的目的就是利用所给的数据集训练模型期望得到更多解

无监督学习（unsupervised learning）：没有数据集，直接上，比如说新闻分类，通过指定（例如聚类算法）算法将数据进行分类，又或者鸡尾酒酒会问题，将声音从混杂音源中提取

回归问题：返回一个连续的预测值，比如房价，又或者是一个函数公式

分类问题：返回离散值，比如是否患癌症（Y/N）

机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习概念 Machine Learning
草履虫建模的博客
05-09 7990
在机器学习中，主要有三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），它们的主要区别在于数据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种机器学习方法，训练数据包括输入（特征）和已知的标签（输出），模型通过学习输入与输出之间的映射关系，从而预测新数据的标签。目标是建立一个函数，将输入映射到输出。任务类型常见算法关键概念应用损失函数（Loss Function）概念损失函数是机器学
机器学习概念介绍
2020-10-28
08-29 1921
机器学习 概念：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 学科定位：人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 定义：探索和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明...
分布式机器学习概念
sfakh的博客
09-06 1561
分布式机器学习理论概念
机器学习基本概念
weixin_43800761的博客
07-18 2614
一、机器学习简介 1.1 机器学习是什么 假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对它进行了学习。 通俗来说，是按我们已经积累的许多经验，通过对经验的利用，就能对新情况做出有效的决策。 1.2 机器学习分类 根据数据的组成不同，机器学习可以分为： 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 1.2.1 监督学习 输入数据由输入的特征值和目标值组成。根据目标值（输出）是连续还是离散又可分为回归和分类。 回归问题 例如
机器学习概念：一些基本概念
weixin_69558614的博客
05-15 1720
损失函数（Loss Function）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。训练过程的目标是通过最小化损失函数来调整模型的参数，使其能够产生更准确的预测结果。
机器学习的概念、步骤、分类和实践
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用文字记录下每一个瞬间的感动和每一次思考的火花
03-30 9万+
机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术，而无需对每个问题进行明确的程序编写。这种学习和决策制定过程是通过对数据的分析和模式的识别来实现的。机器学习的核心在于开发算法，这些算法可以自动提取信息并使用这些信息来改进自身的性能。
1.1 机器学习简介
tang7mj的博客
08-28 2234
机器学习（Machine Learning）是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断改善其自身性能。机器学习在人工智能中占据重要位置，是实现人工智能的关键途径之一。研究方向：机器学习是人工智能的一个研究方向，主要研究对象是人工智能算法，研究重点是如何在经验学习中改善具体算法的性能。自动改进：机器学习研究能通过经验来自动改进自身的算法，这使得计算机能够从数据中学习，不断提升其决策能力。数据驱动。
【机器学习 01】机器学习概念及其分类
weixin_42322991的博客
04-30 5485
1. 什么是机器学习 ( Machine Learning )？ 2. 机器学习的分类 2.1 监督学习的分类 3. 机器学习算法过程 4. 没有午餐定理 5. 总结 6. 测试
机器学习概述
Despicable_Me的博客
04-15 9206
机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。简而言之，机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法，通过数据来预测、分类或者决策。
人工智能:机器学习概念简介.pptx
04-24
人工智能:机器学习概念简介.pptx
breed软件和华硕固件
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机器学习入门指南：概念与常用算法
《机器学习学习笔记》是一份由Jim Liang于2019年9月创建的关于机器学习基础概念的详细指南。该文档主要分为三个部分：第一部分探讨了机器学习的核心概念，包括业务理解、数据理解、数据预处理、建模、模型评估、模型...
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