shujiaw的博客

这里写目录标题监督学习三要素监督学习主要步骤监督学习模型评估策略分类和回归监督学习模型求解算法监督学习三要素模型总结数据内在规律，用数学函数描述的系统策略选取最优模型的评价准则算法选取最优模型的具体方法监督学习主要步骤得到一个有限的训练数据集确定包含所有学习模型的集合确定模型选择的准则，也就是学习策略实现求解最优模型的算法，也就是学习算法通过学习算法选择最优模型利用得到的最优模型，对新数据进行预测或分析监督学习模型评估策略模型评估分类和回归监督学习模型求解算法.

文章目录机器学习的分类无监督学习无监督学习应用监督学习监督学习的应用机器学习的分类监督学习提供数据并提供数据对应结果的机器学习过程无监督学习提供数据并不提供数据对应结果的机器学习过程强化学习通过与环境的交互并获取延迟返回进而改进行为的学习过程无监督学习定义：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据分组或聚类或一定的模型得到数据之间的关系。可以这么说，比起监督学习，无监督学习更像是自学，让机器学会自己做事情，是没有标签（label）的。无监督学习应用Google新闻按照内

目录推荐系统的基本思想推荐系统的数据分析推荐系统的分类推荐算法简介基于人口统计学的推荐基于内容的推荐基于协同过滤的推荐基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤混合推荐推荐系统实验方法推荐准确度评测推荐系统的基本思想利用用户和物品的特征信息，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。利用和用户相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。推荐系统的数据分析• 要推荐物品或内容的元数据，例如关键字，分类标签，基因描