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。
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。
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:
有监督,无监督算法对比:
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:
半监督学习训练方式:
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
;
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
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
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以上是关于机器学习常用算法分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章