机器学习常用算法分类

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习常用算法分类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 监督学习

定义

  • 输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
  • 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归), 或是输出是有限个离散值(称作分类)。

1.1 回归问题

例如:预测房价,根据样本集拟合出一条连续曲线。

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1.2 分类问题

例如:根据肿瘤特征判断良性还是恶性,得到的是结果是“良性”或者“恶性”,是离散的。

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2. 无监督学习

定义

  • 输入数据是由输入特征值组成,没有目标值
    • 输入数据没有被标记,也没有确定的结果。样本数据类别未知;
    • 需要根据样本间的相似性对样本集进行类别划分

举例:

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有监督,无监督算法对比:

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3. 半监督学习

定义:训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。

举例

监督学习训练方式:

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半监督学习训练方式:

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4. 强化学习

定义:实质是 make decisions 问题,即自动进行决策,并且可以做连续决策。

举例:

小孩想要走路,但在这之前,他需要先站起来,站起来之后还要保持平衡,接下来还要先迈出一条腿,是左腿还是右腿,迈出一步后还要迈出下一步。

小孩就是 agent,他试图通过采取行动(即行走)来操纵环境(行走的表面),并且从一个状态转变到另一个状态(即他走的每一步),当他完成任务的子任务(即走了几步)时,孩子得到奖励(给巧克力吃),并且当他不能走路时,就不会给巧克力。

主要包含五个元素:agent, action, reward, environment, observation

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强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。

监督学习和强化学习的对比

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拓展概念: 独立同分布IID

拓展阅读:Alphago进化史 漫画告诉你Zero为什么这么牛:
http://sports.sina.com.cn/chess/weiqi/2017-10-21/doc-ifymyyxw4023875.shtml

内容来源:hmcxy,衷心感谢!

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