有监督无监督

『壹』 隐马尔科夫是无监督还是有监督的

网络 非监督学习里包括了隐马尔可夫

『贰』 什么是有监督学习和无监督学习

监督学习
英汉词典解释
监督学习词性解释
【计】 supervised learning
supervised learning
supervised learning
监督学习
利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。用来进行学习的材料就是与被识别对象属于同类的有限数量样本。监督学习中在给予计算机学习样本的同时，还告诉计算各个样本所属的类别。若所给的学习样本不带有类别信息,就是无监督学习。任何一种学习都有一定的目的,对于模式识别来说，就是要通过有限数量样本的学习，使分类器在对无限多个模式进行分类时所产生的错误概率最小。
不同设计方法的分类器有不同的学习算法。对于贝叶斯分类器来说，就是用学习样本估计特征向量的类条件概率密度函数。在已知类条件概率密度函数形式的条件下，用给定的独立和随机获取的样本集，根据最大似然法或贝叶斯学习估计出类条件概率密度函数的参数。例如，假定模式的特征向量服从正态分布，样本的平均特征向量和样本协方差矩阵就是正态分布的均值向量和协方差矩阵的最大似然估计。在类条件概率密度函数的形式未知的情况下，有各种非参数方法，用学习样本对类条件概率密度函数进行估计。在分类决策规则用判别函数表示的一般情况下,可以确定一个学习目标,例如使分类器对所给样本进行分类的结果尽可能与“教师”所给的类别一致，然后用迭代优化算法求取判别函数中的参数值。
在无监督学习的情况下，用全部学习样本可以估计混合概率密度函数，若认为每一模式类的概率密度函数只有一个极大值，则可以根据混合概率密度函数的形状求出用来把各类分开的分界面。

『叁』 什么是有监督的学习，什么是无监督的学习，什

这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

但根据知乎惯例，答案还是要继续扩展的。

首先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三。此处以高考为例，高考的题目在上考场前我们未必做过，但在高中三年我们做过很多很多题目，懂解题方法，因此考场上面对陌生问题也可以算出答案。机器学习的思路也类似：我们能不能利用一些训练数据（已经做过的题），使机器能够利用它们（解题方法）分析未知数据（高考的题目）？

最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。

在上述的分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。

『肆』 有监督学习和无监督学习的区别

机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习
监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等
无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等

『伍』 线性判别lda是有监督还是无监督

线性判别LDA是有监督的，它需要用类标签来将不同的样本映射到不同的直线上，使得同类样本之间的类内距最小，不同样本的类间距最大。
而主题模型LDA是无监督的。

『陆』 监督学习和无监督学习之间有没有界限

目标是我们不告诉计算机怎么做，而是让它(计算机)自己去学习怎样做一些事情。非监督学习一般有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类，而是在成功时采用某种形式的激励制度。需要注意的是，这类训练通常会置于决策问题的框架里，因为它的目标不是产生一个分类系统，而是做出最大回报的决定。这种思路很好的概括了现实世界，Agent可以对那些正确的行为做出激励，并对其他的行为进行处罚。
强化学习的一些形式常常可以被用于非监督学习，由于没有必然的途径学习影响世界的那些行为的全部信息，因此Agent把它的行为建立在前一次奖惩的基础上。在某种意义上，所有的这些信息都是不必要的，因为通过学习激励函数，Agent不需要任何处理就可以清楚地知道要做什么，因为它(Agent)知道自己采取的每个动作确切的预期收益。对于防止为了计算每一种可能性而进行的大量计算，以及为此消耗的大量时间(即使所有世界状态的变迁概率都已知)，这样的做法是非常有益的。另一方面，在尝试出错上，这也是一种非常耗费时间的学习。
不过这一类学习可能会非常强大，因为它假定没有事先分类的样本。在某些情况下，例如，我们的分类方法可能并非最佳选择。在这方面一个突出的例子是Backgammon(西洋双陆棋)游戏，有一系列计算机程序(例如neuro-gammon和TD-gammon)通过非监督学习自己一遍又一遍的玩这个游戏，变得比最强的人类棋手还要出色。这些程序发现的一些原则甚至令双陆棋专家都感到惊讶，并且它们比那些使用预分类样本训练的双陆棋程序工作得更出色。
一种次要的非监督学习类型称之为聚合(clustering)。这类学习类型的目标不是让效用函数最大化，而是找到训练数据中的近似点。聚合常常能发现那些与假设匹配的相当好的直观分类。例如，基于人口统计的聚合个体可能会在一个群体中形成一个富有的聚合，以及其他的贫穷的聚合。

『柒』 有监督和无监督的化学模式识别方法的异同

有监督就是给个输入，有个输出和他对应，然后去建立模型
最后要用这个模型来预测输出
无监督就是没有给你输出和他对应，典型的算法如聚类算法等

『捌』 图像分割算法是有监督还是无监督的

听他人说的：无监督与监督学习的区别在于一个无教学值，一个有教学值。但是，个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差，进行误差反向传播修改权值来完成网络修

『玖』 监督学习与无监督学习有什么不同

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。
无监督学习是机器学习的一个分支，它从未经标记或分类的测试数据中学习。它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构。
两者的主要区别是：
1.监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么;而无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么。
2.监督学习需要给数据打标签;而无监督学习不需要给数据打标签。
3.监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果;而无监督学习几乎无法量化效果如何。