1、有监督学习
通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的,也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。
2、 无监督学习
训练样本的标记信息未知, 目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,此类学习任务中研究最多、应用最广的是”聚类” (clustering),聚类目的在于把相似的东西聚在一起,主要通过计算样本间和群体间距离得到。
Original: https://blog.csdn.net/m0_66979647/article/details/123966191
Author: BuckData
Title: 机器学习常用名词解释(一)
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