让我们深入探索迷人的世界 监督学习 和 无监督学习。机器学习中的这两种基本方法在理解和分析数据方面发挥着至关重要的作用。
监督学习
监督学习依赖于 标记数据集 训练算法。以下是关键点:
- 标记数据:在监督学习中,我们将输入数据(特征)与相应的输出标签配对。例如,如果我们要构建垃圾邮件分类器,我们会将电子邮件标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
- 预测和分类:
- 分类:算法可以准确地将测试数据归入特定类别。例如,它们可以区分苹果和橘子,或对垃圾邮件进行分类。
- 回归:这些模型根据不同的数据点预测数值。例如,它们可以估算企业的销售收入预测。
- 算法示例:
- 线性分类器,例如逻辑回归和支持向量机。
- 决策树 和 随机森林 进行分类。
- 线性回归 用于回归任务。
无监督学习
无监督学习分析 未标记的数据集 无需人工干预。以下是您需要了解的内容:
- 隐藏的模式:无监督学习发现数据中隐藏的模式或结构。它不依赖于预定义的标签。
- 任务:
- 聚类:根据相似性或差异性对相似的数据点进行分组。例如,K 均值聚类将数据分组为簇,这对于市场细分或图像压缩非常有用。
- 协会:识别变量之间的关系。
- 降维:通过减少维度来简化复杂数据。
- 无需标签:与监督学习不同,无监督算法不需要标记输出。它们独立探索数据。
总而言之,监督学习使用标记数据进行预测,而非监督学习则揭示没有预定义标签的隐藏结构。这两种方法都对机器学习领域做出了重大贡献,使我们能够从数据中提取有价值的见解。
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