/ 我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习
我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习
我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习
在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房 本软件ID:14990891
在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房 本软件ID:14990891
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