分类与聚类 监督学习与无监督学习
2015-10-08 16:53
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1、Classification (分类),对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习),
2、Clustering(聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习,这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习).
3、supervised learning(监督学习):简单的说就是有输入和输出学习。
4、unsupervised learning(无监督学习):简单的说就是有输入没有输出的学习。
2、Clustering(聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习,这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习).
3、supervised learning(监督学习):简单的说就是有输入和输出学习。
4、unsupervised learning(无监督学习):简单的说就是有输入没有输出的学习。
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