强化学习和非监督式学习的区别: 非监督式不是学习输入到输出的映射,而是模式。例如在向用户推荐新闻文章的任务中,非监督式会找到用户先前已经阅读过类似的文章并向他们推荐其一,而强化学习将通过向用户先推荐少量的新闻,并不断获得来自用户的反馈,最后构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。 ▌3. 主要算法和分类 ...
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,每一次试错后, 让自己更靠近到那些返...
|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。|监督学习一般运用于判断、预测等任务,如判断图片的内容、预测股票价格等;而强化学习不适用于这样的任务。|非监督学习一般用于聚类等任务,而强化学习不适用于这样的任务。 点击查看答案 你可能感兴趣的...
下面关于机器学习的理解正确的是O A. 非监督学习的样本数据是要求带标签的 B. 监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签 C. 强化学习以输入数据作为对模型的反馈 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD I)、卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据 答案:BCD...