网站开发常用颜色,广州地铁站路线图,网页设计规划,wordpress文章显示小时分钟机器学习的目的是预测#xff08;包括分类和回归#xff09;。 分类是根据输入数据#xff0c;判别这些数据隶属于哪个类别。 回归则是根据输入数据#xff0c;计算出一个输出值。输入数据一般为一个向量#xff0c;向量的各个分量也称为特征#xff08;Feature#xff… 机器学习的目的是预测包括分类和回归。 分类是根据输入数据判别这些数据隶属于哪个类别。 回归则是根据输入数据计算出一个输出值。输入数据一般为一个向量向量的各个分量也称为特征Feature输出则是一个类别或者一个数值。 机器学习方法分为有监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning和半监督学习Semi- Supervised Learning。 有监督学习是机器学习的一种类别训练数据由输入特征和预期的输出构成输出可以是一个连续的值称为回归分析或者是一个分类的类别标签称为分类。如决策树、支持向量机SVM、K最近邻KNN算法。 无监督学习没有训练样本直接对数据进行建模。K-Means聚类算法就是典型的无监督学习算法它的目的是把相似的对象聚集在一起。还包含主成分分析PCA等。 半监督学习是有监督学习和无监督学习相结合的一种学习方法。它研究如何利用少量的标注Annotated样本和大量的未标注样本进行训练和预测问题。如半监督分类、半监督回归、半监督聚类和半监督降维算法。