神经网络与监督式学习
神经网络可以说是最强大的监督式学习方法。
目前有很多领域将监督式学习和神经网络结合应用。除了我们之前看的预测房价的例子（标准的神经网络）比如图像识别（CNN：卷积神经网络），翻译和语音识别（RNN：循环神经网络），还有自动驾驶（将CNN和RNN结合起来的更定制化的神经网络）。
监督式学习的应用领域
下图为三种提到的神经网络的示意图。具体的原理和方法在以后会讲到
三种NN的示意图
我们经常会听到监督式学习被应用到结构化数据和非结构化数据中。所谓结构化数据就如下图左，价格，数量，等等都被表明。非结构化数据的例子有语音，文字，图像等等种类的数据。目前结构化数据的监督学习正被广泛应用，来探索各种商业价值。我们对非结构化数据的处理能力的提高主要得益于深度学习的发展。在开发商业应用时，我们应对两种数据的潜在价值都给予考虑。
神经网络与监督式学习
常见算法分类 监督式学习 无监督学习 半监督学习 监督式学习 分类1.贝叶斯分类2.决策树算法3.神经网络算法4....
神经网络可以说是最强大的监督式学习方法。 目前有很多领域将监督式学习和神经网络结合应用。除了我们之前看的预测房价的...
监督学习和无监督学习 监督学习 无监督学习 支持向量机 隐马尔科夫模型 神经网络 逻辑回归 增强学习 机器学习应用...
深度学习概论 神经网络属于监督学习，并彻底改变了监督学习。神经网络这个概念不是近几年才有，但是却是近几年兴起的。那...
神经网络究竟是什么 监督学习 supervised learning 标准神经网络 CNN 卷积神经网络 ---...
本来应该写神经网络，但是关于神经网络的内容太多了，暂时先不写。接下来我们开始学习非监督学习的算法，在无监督学习中，...
监督/非监督学习 监督学习 K近邻算法线性回归逻辑回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络 非监督学习 聚...
机器学习四个分支：监督学习无监督学习自监督学习强化学习 数据预处理、特征工程和特征学习（1）神经网络的数据预处理向...
监督学习的例子 神经网络模型 Structured Data && Unstructured Data
机器学习算法主要可以分为监督式，非监督式，强化学习三类。 在监督式学习中，我们有数据 x 和标签 y。我们想要找到...
本文标题：神经网络与监督式学习
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bmjikftx.html
网友评论