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监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
人工智能 暂无评论 阅读(215)

监督学习:简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分,分类就是离散的数据,回归就是连续的数据。

非监督学习:同样,给了样本,但是这个样本是只有数据,但是没有其对应的结果,要求直接对数据进行分析建模。

比如我们去参观一个画展,我们完全对艺术一无所知,但是欣赏完多幅作品之后,我们也能把它们分成不同的派别(比如哪些更朦胧一点,哪些更写实一些,即使我们不知道什么时候叫做朦胧派,什么叫做写实派,但是至少我们能够把它们分为两类)。无监督学习里面典型的例子就是聚类,聚类的目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这一类是什么,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

“再比如,买房的时候,给了房屋面积以及其对应的价格,进行分析,这个就叫做监督学习;但是给了面积,没有给价格,就叫做非监督学习。监督,意味着给了一个标准作为'监督' (或者理解为限制)。就是说建模之后是有一个标准用来衡量你的对与错;非监督就是没有这个标准,对数据进行聚类之后,并没有一个标准进行对其的衡量。”

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本文作者:Bruce
本文地址:监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning) | 数据库之家

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