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機器學習之有監督學習
2020-07-01
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機器學習分為：有監督學習，無監督學習，半監督學習等。今天跟小編一起來看有監督學習的內容吧。

一、有監督學習定義

有監督學習，就是大家常說的分類，通過某種或某些特性的樣本作為訓練集，建立一個最優模型(此模型屬于某個函數的集合，最優代表此模型在某個評估標準是最佳的)，再利用這個模型來預測未知樣本，此種方法被稱為有監督學習。

二、有監督學習特點

1.有標簽

假如有一張鳥的照片，我們都知道它是鳥，但是計算機卻不知道，這時候就需要我跟給這張照片打上個標簽，告訴計算機這是一只鳥，后面計算機根據這個標簽對所有的鳥進行學習，于是就成功通過這一只鳥認識所有的鳥了。

已經標記好的數據(labelled data)，用來做訓練來預測新數據的類型(class)，或者是值。預測已有類型叫做分類(classification)，預測一個值叫做回歸(regression)。

2.典型問題

輸入變量與輸出變量均為連續的變量的預測問題稱為回歸問題(Regression)，輸出變量為有限個離散變量的預測問題稱為分類問題(Classfication)，輸入變量與輸出變量均為變量序列的預測問題稱為標注問題。

分類：當輸出為離散的，學習任務為分類任務。

回歸：當輸出為連續的，學習任務為回歸任務


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