From AI and some articles. 监督学习是机器学习的一种基本类型，它使用已标记（labeled）的数据集来训练算法，以识别模式并预测新数据的结果。在已标记的数据集中，每个输入数据都对应一个正确的输出标签，就好比一个学生在有老师指导的情况下学习。 运作原理 准备已标记数据：首先， ...
一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
原创
2021-03-25 20:10:28
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机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
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监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
原创
2022-06-09 01:23:20
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文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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Opencv基础入门笔记10：形态学操作上一节我们已经知道形态学操作包括基本的腐蚀膨胀，及开闭运算，那还有其他什么形态学操作呢基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、形态学梯度、顶帽黑帽变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。本节笔记复习基本的开闭运算，顶帽黑帽运算。补充上一节内容：腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。
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2024-04-16 15:17:34
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1 、名词监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：亦称监督训练、有教师学习。是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，使其达到所要求性
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精选
2016-11-05 13:04:58
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https://www.toutiao.com/a6673066493946626574/AI想必大家都知道，在机器学习训练一个模型的过程中需要大量的数据进行喂养。根据训练的模型不同，一般有如下的几种机器学习方法：监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习今天我们就来介绍以上的四种学习方式。模型在介绍四种学习方法之前，我们先来介绍一下模型。什么是模型呢？模型其实就相...
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2019-03-28 08:45:27
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机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 监督与无监督区别： 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. 有监督学习的方法就是识别事物，
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2019-05-14 16:33:00
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监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的两大核心类别，它们的主要区别在于训练数据是否有标签（Label）。 类别监督学
【新智元导读】近日，两位Facebook的研究员小哥，提出了一种新的对比各种自监督学习框架的方法，结果显示SimCLR、CPC、AMDIM这些框架，彼此之间并无本质差异。对比自监督学习将取代监督式深度学习主导地位的预言，已经「甚嚣尘上」。Hinton大力推广的SimCLR就是其中一种。对比自监督学习（CLS）是从无标签数据中选择和对比Anchor，Positive，Negative（APN）三种特
在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出
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2017-04-22 20:07:00
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一、基本概念1 特征（feature） 数据的特征。举例：书的内容2 标签（label） 数据的标签。举例：书属于的类别，例如“过已有的
原创
2022-08-04 17:18:56
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**************************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘。依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检測、推荐系统及大规模机器学习等内
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2017-06-21 11:40:00
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在机器学习的领域，Python监督学习和非监督学习是两个非常重要的研究方向。本文将重点探讨这两种学习模式的差异、迁移、兼容性处理及实战案例，同时提供排错指南和生态扩展信息，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
## 版本对比
监督学习和非监督学习的特性差异关键在于数据标签的使用。监督学习通过已标记的数据进行训练，而非监督学习则处理未标记的数据。以下是两者在各个特性上的对比：
| 特性
一、监督学习（supervised learning） 通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判 断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习中只要
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2017-06-09 10:44:00
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