根据机器学习的应用情况,我们又把机器学习分为三类:监督学习(SupervisedLearning, SL), 非监督学习(Unsupervised learning, UL),和强化学习(Reinforcement Learning, RL)。本文主要介绍这三类机器学习。 监督学习(SL)比较好理解,我们在上一篇文章中提到的算法都属于监督学习。对于监督学习,原始数据(Training Data)中不仅...
两种学习方式都会学习出输入到输出的一个映射,监督式学习出的是之间的关系,可以告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出,强化学习出的是给机器的反馈 reward function,即用来判断这个行为是好是坏。 另外强化学习的结果反馈有延时,有时候可能需要走了很多步以后才知道以前的某一步的选择是好还是坏,而监督学习做了比较...
RL不是监督学习,也不是非监督学习,RL的目标很单纯: MAXIMUM REWARDING SINGAL Conclusion 本文主要介绍强化学习和监督学习,非监督学习的区别,并说明,机器学习不是简单的分成监督非监督学习两种。 参考文献 Sutton R S, Barto A G. Reinforcement learning: An introduction[J]. 2011. Nasrabadi N M. Pattern rec...
张三使用的是一种叫做聚类(Clustering)的机器学习算法,虽然它并不知道他使用了这种算法。 非监督学习,开始并没有指定的答案,需要靠自己观察和总结。 并没有预先的学习对象,你不知道要分成几组人,也不知道应该怎么分。 这里的监督可以理解为供你学习的正确例子,非监督就是指没有可以学习的例子。 那机器学习算法怎么...
张三使用了强化学习方法。 不管是监督还是非监督,都是直接从数据本身找规律。但强化学习是和环境交互,从环境中学习。 这太重要啦,这种方法你我天天都在用,否则我们完全没有办法生存。 越挫越勇 下面这张训狗图,可以很好的理解强化学习的核心思路。 简单来说强化学习要建立一种奖励机制,然后不断地试错,每一次试错...
正确答案:强化学习与监督学习的区别在于:对于监督学习,学习者知道每个动作的正确答案是什么,可以通过逐步比对来学习;对于强化学习,学习者不知道每个动作的正确答案,只能通过奖励信号来学习。|强化学习与非监督学习的区别在于:非监督学习旨在发现数据之间隐含的结构;而强化学习有着明确的数值目标,即奖励。|监督学习一般运用...
百度试题 结果1 题目强化学习与监督学习和非监督学习相同。答案( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
监督学习是最常见,也是当前比较火爆的领域,你要是不懂个CNN,神经网络的都不好意思是说自己是做研发的,这些算法都是监督学习。 非监督学习更注重通过算法来找到一些为标记的数据的背后的关系,比如常见的聚类算法。 强化学习,最形象的过程就是学下棋,目标就是赢棋,至于如何走每一步,这就是算法要解决的问题了,不管...
百度试题 题目强化学习与监督学习和非监督学习相同 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
强化学习与监督学习和非监督学习相同。 A.对 B.错 点击查看答案&解析