无监督学习和有监督学习相比较而言，最主要的差别就是训练数据只有输入变量，没有输出变量。
无监督学习的目的是将这些样本潜在的关系找出来。
还有一种叫半监督学习，就是一半一半。
KNN（K—Nearest Neighbor）是一种既可以用作分类，又可以用于回归的非参数统计方法。它是有监督学习模型的一种。
基本原理是用距离样本最近的k个邻居的标签来确定样本标签。
KMeans是一种聚类算法，它将特征空间中的n个向量聚集到k个族群中。
无监督学习和有监督学习相比较而言，最主要的差别就是训练数据只有输入变量，没有输出变量。
无监督学习的目的是将这些样本潜在的关系找出来。
还有一种叫半监督学习，就是一半一半。
KNN（K—Nearest Neighbor）是一种既可以用作分类，又可以用于回归的非参数统计方法。它是有监督学习模型的一种。
基本原理是用距离样本最近的k个邻居的标签来确定样本标签。
KMeans是一种聚类算法，它将特征空间中的n个向量聚集到k个族群中。
无监督学习和有监督学习相比较而言，最主要的差别就是训练数据只有输入变量，没有输出变量。 无监督学习的目的是将这些样...
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-12 （Why Deep Learning? ; 为什么是深度学习？）|PD...
机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day...
机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day...
机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day...
机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day...
点击链接：逻辑回归 NG机器学习公开课笔记：机器学习笔记
链接：多元线性回归 NG机器学习公开课笔记：机器学习笔记
机器学习训练秘籍笔记 1-12章 监督学习（supervised learning）是指使用已标记（labeled...
前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|...
本文标题：Day 683：机器学习笔记（12）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nwbdhqtx.html
网友评论