定义
机器学习:对于一个具体的任务T,通过学习得到的经验E,不断的调整以优化它的性能P。(例如:对于判断邮件是否为垃圾邮件的任务,通过学习分类后得到的正确的或错误的标签,不断调整来尽可能使大部分标签正确)
分类
Supervised learning
监督学习:给定的数据集有确定的标签,根据这些标签来进行学习,多用于回归(房价的预测)和分类(肿瘤良性判断)
英文单词(malignant:恶性,benign:良性)
Unsupervised learning
无监督学习:给定的数据集无明确的标签,从中找出数据的某些关系和结构,多用于聚类(新闻汇总、DNA检测、鸡尾酒会)
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