监督学习是在有标签数据的情况下进行学习的,目标是学习一个从输入到输出的映射关系。无监督学习是在没有标签数据的情况下进行学习的,目标是学习数据中的内在结构和模式。强化学习则是在与环境交互的过程中进行学习的,目标是学习如何做出最优的决策。 监督学习和无监督学习的目标函数都是在训练数据上最大化或最小化...
监督学习的目标是训练模型能够准确地对新的、未见过的输入数据进行预测。 无监督学习与监督学习相比,不需要使用标记数据。无监督学习的目标是从未标记的数据中发现模式、结构和关系。它可以帮助我们对数据进行聚类、降维和异常检测等任务。在无监督学习中,我们不知道数据的真实标签,因此算法需要自行发现数据中的结构。举...