请简要说明机器学习中的监督学习和非监督学习的区别。 反馈 收藏 有用 解析 解答答:监督学习是指通过已有的标记数据集来训练模型,从而能够根据输入数据进行预测或分类。而非监督学习则是指在没有标记的数据集中寻找数据的结构和模式,通过聚类和降维等技术进行数据分析。监督学习需要有标签的数据作为输入和输出的对应...
监督式学习和非监督式学习只是常见的机器学习分类,除了这两种之外,还有半监督式学习、强化学习等学习方式。 监督式学习的模型优劣及应用场景很好理解。模型优劣评价方面,输入X变量值后,通过机器学习算法构建模型得到y变量拟合值,将它与y变量实际值进行对比,即可检验模型的优劣。应用场景方面,比如根据目标客户的基本信息、...