深度学习:有监督学习、无监督学习和半监督学习

深度学习:有监督学习、无监督学习和半监督学习是否有监督(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。文章目录一、监督式学习二、无监督式学习三、半监督式学习一、监督式学习在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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。

一、监督式学习

在这里插入图片描述
在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。
常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)

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

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