一、监督学习 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归）...
二:非监督学习 7.聚类算法 8.主成分分析(PCA) 9.奇异值分解(SVD) 10.独立成分分析(ICA) 三:强化学习 强化学习下,输入数据直接反馈到模型,模型必须对此立刻作出调整。 主要应用场景:机器人控制等 常见算法:Q-Learning 和时间差学习(Temporal difference learning) 强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统...
本章将讨论监督学习中的第二个问题 - 分类问题。分类问题和回归问题相似,唯一不同的是分类问题中输出变量yy的取值是离散值,本章只讨论其中的二值分类问题,即yy只能取2个离散值:0或者1。例如,如果我们建立一个垃圾邮件分类器,x(i)x(i)就是邮件的各种特征,yy如果为1就意味着这是一封垃圾邮件,为0则意味着不...
监督学习（Supervised Learning 或 Supervised Machine Learning ）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训...
3.4 ELLA:高效终身学习算法 本节讨论由Ruvolo和Eaton[2013a,b]提出的 终身监督学习(Lifelong Supervised Learning,LSL)系统ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm,高效终身学习算法)。它为所有任务模型维持着一个稀疏共享基础(过去的知识),然后将知识从基础迁移到新任务,并不断改善基础以最大化所有任务的性能。不...
1、无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)。其目的是去对原始资料进行分类,以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络,无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确,亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例。而它会自己主动从...
根据学习风格(learning style)来进行算法分组。 第二种是通过形式或功能相似性的算法分组(如将相似的动物分组在一起)。 这两种方法都很有用,但我们将重点关注通过相似性对算法进行分组,并继续了解各种不同的算法类型。 阅读本文后,你将更好地理解最流行的监督学习算法及它们的相关性。
而赋予AlphaGo及AlphaZero战胜人类棋手的魔法正是强化学习,机器学习的一种。机器学习目前有三大派别:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习算法基于归纳推理,通过使用有标记的数据进行训练,以执行分类或回归;无监督学习一般应用于未标记数据的密度估计或聚类; ...
机器学习(三):K均值聚类 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning(监督学习)。 而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这...