- 機(jī)器學(xué)習(xí)
給定一定量的數(shù)據(jù)集攘轩,從這些數(shù)據(jù)中產(chǎn)生模型,在面對新的情況的時熙揍,模型可以給我們提供相應(yīng)的判斷虎谢。 - 監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)
監(jiān)督學(xué)習(xí)是提供標(biāo)記數(shù)據(jù)(label data),即結(jié)果(result)酬诀。比如:當(dāng)我們訓(xùn)練人臉檢測模型的時候脏嚷,我們的數(shù)據(jù)集要包括是否是人臉這一輸出空間。典型代表是分類和回歸瞒御。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)不提供result父叙,典型代表是聚類。 - 分類和回歸
欲預(yù)測的值為離散值時肴裙,這類學(xué)習(xí)任務(wù)稱為分類趾唱,如:好瓜和壞瓜
欲預(yù)測的值為連續(xù)值時,這類學(xué)習(xí)任務(wù)稱為回歸践宴,如:瓜的成熟度 - 聚類
講訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)分成若干個組鲸匿,每組稱為一個"鏃"(cluster)。當(dāng)遇到新的樣本的時候可以通過學(xué)習(xí)算法將其自動分類阻肩。 - 假設(shè)(hypothesis)
學(xué)習(xí)模型對應(yīng)關(guān)于數(shù)據(jù)莫衷潛在規(guī)律,學(xué)習(xí)過程可以看作一個在所有假設(shè)組成的空間中進(jìn)行搜索的過程运授,搜索目標(biāo)是找到和訓(xùn)練集匹配的假設(shè)烤惊,可以通過設(shè)置歸納偏好來得到想要的假設(shè)模型。
機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)術(shù)語
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