准監督學習

㈠ 監督學習和無監督學習的區別

機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。

監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是鳥啊、那是豬啊、那是房子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入數據，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以後，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函數，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是房子，哪些是鳥。監督學習里典型的例子就是KNN、SVM。

無監督學習（也有人叫非監督學習，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在於我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對數據進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之後，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什麼叫做朦朧派，什麼叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在於把相似的東西聚在一起，而我們並不關心這一類是什麼。因此，一個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。

㈡ 機器學習 一 監督學習和無監督學習的區別

機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是鳥啊、那是豬啊、那是房子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入數據，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以後，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函數，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是房子，哪些是鳥。監督學習里典型的例子就是KNN、SVM。
無監督學習（也有人叫非監督學習，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在於我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對數據進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之後，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什麼叫做朦朧派，什麼叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習里典型的例子就是聚類了

㈢ 監督學習是什麼

學習不用功，需要人看著學習。

㈣ 有監督和無監督學習都各有哪些有名的演算法和深度學習

聽他人說的：無監督與監督學習的區別在於一個無教學值，一個有教學值。但回是，個人認答為他們的區別在於無監督學習一般是採用聚簇等演算法來分類不同樣本。而監督學習一般是利用教學值與實際輸出值產生的誤差，進行誤差反向傳播修改權值來完成網路修正的。但是無監督學習沒有反向傳播修改權值操作，當然這里只是說的是特徵提取階段。

㈤ 有哪些好用的手機軟體可以幫助監督學習

關於高效學習軟體復，給你制分享對我幫助很大的《精英特全腦速讀記憶軟體》。速讀記憶是一種高效的閱讀學習方法，其訓練原理就在於激活我們「腦、眼」潛能，培養我們直接把視覺器官感知的文字元號轉換成意義，形成眼腦直映式的閱讀、學習方式，提高閱讀速度、整體感知、理解記憶、注意力等方面的能力。

用軟體練習，每天一個多小時，一個月的時間，可以把我們的閱讀速度提高5倍左右，記憶力、理解力等也會得到相應的提高，最終提高學習、復習效率，取得好成績。

當然了，軟體是作為輔助提升，學習的主體是自己。在學習中要懂得梳理自身學習情況，找出問題所在、最需要提高或最薄弱的地方；其次整理出可利用的時間，做出時間安排表，以每一天為單位；合理分配學習、復習時間，有針對性地制定學習計劃，逐一攻克。

㈥ 「有監督學習」和「監督學習」分別是什麼

1、監督式學習（Supervised learning），是一個機器學習中的方法，可以由訓練資料中學到或建立一個模式（ learning model），並依此模式推測新的實例。訓練資料是由輸入物件（通常是向量）和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值（稱為回歸分析），或是預測一個分類標簽（稱作分類）。

個監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例（輸入和預期輸出）後，去預測這個函數對任何可能出現的輸入的值的輸出。要達到此目的，學習者必須以"合理"（見歸納偏向）的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中，則通常被稱為概念學習（concept learning）。

2、無監督式學習(Unsupervised Learning )是人工智慧網路的一種演算法(algorithm)，其目的是去對原始資料進行分類，以便了解資料內部結構。

有別於監督式學習網路，無監督式學習網路在學習時並不知道其分類結果是否正確，亦即沒有受到監督式增強(告訴它何種學習是正確的)。其特點是僅對此種網路提供輸入範例，而它會自動從這些範例中找出其潛在類別規則。當學習完畢並經測試後，也可以將之應用到新的案例上。

無監督學習里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在於把相似的東西聚在一起，而我們並不關心這一類是什麼。因此，一個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。

㈦ 我知道有監督學習，半監督學習，那麼什麼是弱監督學習

三種弱監督類型：不完全監督，即只有一部分樣本有標簽；不確切監督，即訓練樣本只有粗粒度的標簽；以及不準確監督，即給定的標簽不一定總是真值。

㈧ 監督學習與無監督學習有什麼不同

監督學習是從標記的訓練數據來推斷一個功能的機器學習任務。在監督學習中，每個實例都是由一個輸入對象(通常為矢量)和一個期望的輸出值(也稱為監督信號)組成。監督學習演算法是分析該訓練數據，並產生一個推斷的功能，其可以用於映射出新的實例。
無監督學習是機器學習的一個分支，它從未經標記或分類的測試數據中學習。它本質上是一個統計手段，在沒有標簽的數據里可以發現潛在的一些結構。
兩者的主要區別是：
1.監督學習是一種目的明確的訓練方式，你知道得到的是什麼;而無監督學習則是沒有明確目的的訓練方式，你無法提前知道結果是什麼。
2.監督學習需要給數據打標簽;而無監督學習不需要給數據打標簽。
3.監督學習由於目標明確，所以可以衡量效果;而無監督學習幾乎無法量化效果如何。

㈨ 監督學習和非監督學習的區別

機器學習任務根據訓練樣本是否有label，可以分為監督學習和無監督學習
監督學習專的訓練樣本屬有label，主要是學習得到一個特徵空間到label的映射，如分類、回歸等
無監督學習的訓練樣本沒有label，主要是發現樣本的內部結構，如聚類、降維、可視化等