解析 答:监督学习是在有标记的数据集上进行学习,通过已知的输入和输出对来训练模型,预测未知的输出。例如,分类和回归问题。无监督学习是在没有标记的数据集中寻找模式和结构,例如聚类分析。强化学习则是通过与环境进行交互,根据奖励信号来学习最优策略。反馈 收藏 ...
解释监督学习、无监督学习和强化学习的区别。 答案 解析 null 本题来源 题目:解释监督学习、无监督学习和强化学习的区别。 来源: 人工智能工程师面试题及答案 收藏 反馈 分享
百度试题 题目强化学习和监督学习、无监督学习的区别()。A.监督学习带有标签B.无监督学习没有标签C.强化学习使用未标记的数据D.强化学习根据延迟奖励学习策略 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
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...
监督学习是利用标记数据进行训练,可以用于分类、回归等任务。无监督学习则是利用未标记数据进行训练,可以用于聚类、异常检测等任务。半监督学习则是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式,利用一小部分已标记数据和大量未标记数据进行训练。强化学习则是利用智能体与环境的交互进行学习,可以用于处理与环境交互的问题...
监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习中的三种不同的学习范式。监督学习是一种通过给定输入和对应的输出标签来训练模型的学习方式。在监督学习中,我们提供了一个已经标记好的数据集,模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。例如,给定一组带有图像和相应标签的数据集,监督学习算法可以学习到如何将新的图像分类...
区别：（1）监督学习有反馈，⽆监督学习⽆反馈，强化学习是执⾏多步之后才反馈。（2）强化学习的⽬标与监督学习的⽬标不⼀样，即强化学习看重的是⾏为序列下的长期收益，⽽监督学习往往关注的是和标签或已知输出的误差。（3）强化学习的奖惩概念是没有正确或错误之分的，⽽监督学习标签就是正确的，...
强化学习常用于自动驾驶、游戏AI和机器人控制等领域。 总结一下,监督学习是通过已知的标签数据来学习模式和规律,无监督学习是从未标记的数据中自主发现模式和结构,而强化学习是通过不断尝试和反馈来学习最优策略。它们在学习方式和应用场景上有所不同,我们需要根据具体情况选择适合的学习方法。
区别: (1)监督学习有反馈,无监督学习无反馈,强化学习是执行多步之后才反馈。 (2)强化学习的目标与监督学习的目标不一样,即强化学习看重的是行为序列下的长期收益,而监督学习往往关注的是和标签或已知输出的误差。 (3)强化学习的奖惩概念是没有正确或错误之分的,而监督学习标签就是正确的,并且强化学习是一个学习...