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某个目标函数,而强化学习的目标函数是最大化累积奖励。 监督学习和无监督学习都是通过...
人工智能一百问-1无监督、有监督、半监督、强化学习都是什么意思?有哪些区别?有哪些比较有代表性的算法?常见的应用场景有哪些?,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
无监督学习:不需要训练数据的期望输出结果。用于聚类、降维等任务。例如K-means聚类、PCA等。 半监督学习:包含少量带标签数据和大量无标签数据。用于处理标签数据稀缺的情况。例如生成模型等。 强化学习:通过与环境的交互来获得外界的反馈作为学习信号,用于控制和决策任务。例如深度强化学习等。 代码示例: 监督学习: pyt...