机器学习基本概念
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机器学习基本概念
南寻 发表于10个月前
机器学习基本概念
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基本概念:训练集,测试集,特征值,监督学习,非监督学习,半监督学习,分类,回归

概念学习:人类学习概念:鸟,车,计算机
定义:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断该布尔函数

训练集/训练样例:用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集

测试集/测试样例:用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集

特征向量:属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例标记实例类别的标记

正例
反例

分类:目标标记为类别型数据

回归:目标标记为连续型数据

有监督学习:训练集有类别标记

无监督学习:无类别标记

 

半监督学习:有类别标记的训练集+无标记的训练集 

机器学习步骤框架
把数据集分为训练集和测试集
用训练集和训练集的特征向量来训练算法
用学习来的算法运用在测试集上来评估算法

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