機器學習的分類
品牌型號:Redmibook Pro 15
系統:Windows 10
1、監督學習:表示機器學習的數據是帶標記的,這些標記可以包括數據類別、數據屬性及特徵點位置等。這些標記作為預期效果,不斷修正機器的預測結果。具體實現過程是:通過大量帶有標記的數據來訓練機器,機器將預測結果與期望結果進行比對;之後根據比對結果來修改模型中的參數,再一次輸出預測結果;然後將預測結果與期望結果進行比對,重複多次直至收斂,最終生成具有一定魯棒性的模型來達到智能決策的能力。
常見的監督學習有分類和迴歸:分類(Classification)是將一些實例數據分到合適的類別中,它的預測結果是離散的。迴歸(Regression)是將數據歸到一條“線”上,即為離散數據生產擬合曲線,因此其預測結果是連續的。
2、無監督學習:表示機器學習的數據是沒有標記的。機器從無標記的數據中探索並推斷出潛在的聯繫。常見的無監督學習有聚類和降維。在聚類(Clustering)工作中,由於事先不知道數據類別,因此只能通過分析數據樣本在特徵空間中的分佈,例如基於密度或基於統計學概率模型等,從而將不同數據分開,把相似數據聚為一類。降維(DimensionalityReduction)是將數據的維度降低。例如描述一個西瓜,若只考慮外皮顏色、根蒂、敲聲、紋理、大小及含糖率這6個屬性,則這6個屬性代表了西瓜數據的維度為6。進一步考慮降維的工作,由於數據本身具有龐大的數量和各種屬性特徵,若對全部數據信息進行分析,將會增加訓練的負擔和存儲空間。因此可以通過主成分分析等其他方法,考慮主要影響因素,捨棄次要因素,從而平衡準確度與效率。
3、強化學習:是帶有激勵機制的,具體來説,如果機器行動正確,將施予一定的“正激勵”;如果行動錯誤,同樣會給出一個懲罰(也可稱為“負激勵”)。因此在這種情況下,機器將會考慮如何在一個環境中行動才能達到激勵的最大化,具有一定的動態規劃思想。
4、深度學習:深度學習是新興的機器學習研究領域,旨在研究如何從數據中自動地提取多層特徵表示,其核心思想是通過數據驅動的方式,採用一系列的非線性變換,從原始數據中提取由低層到高層、由具體到抽象、由一般到特定語義的特徵。深度學習不僅改變着傳統的機器學習方法,也影響着人類感知的理解,迄今已在語音識別、圖像理解、自然語言處理和視頻推薦等應用領域引發了突破性的變革。
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