学习的分类：

根据输出空间Y：分类（二分类、多分类）、回归、结构化（监督学习+输出空间有结构）；

根据标签y：监督学习、无监督学习（聚类、密度估计、异常点检测）、半监督学习（标注成本高时）、强化学习；

根据数据喂给方式：批、在线（PLA、强化学习）、主动学习；

根据输入空间X：具体（相关物理意义）、原始（图像灰度值）、抽象（用户id）。

主动学习VS半监督学习

半监督学习是不需要人工干预的情况下由算法自行对无标签数据进行利用；

主动学习是由算法主动提出有哪些数据需要人工标注，然后将这些数据交由人工标注后送回训练数据集中由算法利用。

03 Types of Learning的更多相关文章

  1. 机器学习基石笔记：03 Types of Learning

    原文地址:https://www.jianshu.com/p/86b2a9cef742 一.学习的分类 根据输出空间\(Y\):分类(二分类.多分类).回归.结构化(监督学习+输出空间有结构): 根据 ...

  2. 机器学习学习-Types of learning

    Types of learning 基于个人理解.于我们在面对一个详细的问题时.可以依据要达到的目标选择合适的机器学习算法来得到想要的结果.比方,推断一封电子邮件是否是垃圾邮件,就要使用分类(clas ...

  3. 机器学习基石 3 Types of Learning

    机器学习基石 3 Types of Learning Learning with Different Output Space Learning with Different Data Label L ...

  4. 机器学习基石第三讲：types of learning

    博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完毕机器学习基石的第三讲.这一讲主要介绍了机器学习的分类.对何种问题应该使用何种 ...

  5. 林轩田机器学习基石笔记3—Types of Learning

    上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA.PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类.而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理.本节课将主要 ...

  6. Types of Learning

    从四个角度大致总结一下不同类型的机器学习问题. 1. 按照输出空间的变化: 分类问题(二分类.多分类).回归问题 2. 按照输出的标记变化: 监督学习 与 非监督学习 与 半监督学习(树的识别) 与 ...

  7. [C2P1] Andrew Ng - Machine Learning

    About this Course Machine learning is the science of getting computers to act without being explicit ...

  8. Machine Learning and Data Mining Lecture 1

    Machine Learning and Data Mining Lecture 1 1. The learning problem - Outline     1.1 Example of mach ...

  9. GAME-BASED LEARNING

    https://collegestar.org/modules/game-based-learning Introduction   Appalachian State University Game ...

随机推荐

  1. Java虚拟机学习 - 体系结构 内存模型（1）

    一:Java技术体系模块图 二:JVM内存区域模型 1.方法区 也称"永久代" ."非堆",  它用于存储虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.是各个线程共享的内 ...

  2. Docker存储驱动之AUFS简介

    简介 AUFS是曾是Docker默认的首选存储驱动.它非常稳定.有很多真实场景的部署.很强的社区支持.它有以下主要优点: 极短的容器启动时间. 有效的存储利用率. 有效的内存利用率. 虽然如此,但由于 ...

  3. HTML移动端开发常见的兼容性总结

    1.安卓浏览器看背景图片,有些设备会模糊.用同等比例的图片在PC机上很清楚,但是手机上很模糊,原因是什么呢?经过研究,是devicePixelRatio作怪,因为手机分辨率太小,如果按照分辨率来显示网 ...

  4. 关于Xmanager使用问题的总结

    做大数据的人对Xmanager这类远程连接工具应该都不陌生,我在使用Xmanager时遇到了一些问题并经过google和亲测解决,写在这里与大家分享. 1. [问题描述] 在windows上使用Xma ...

  5. 最近新版本的pangolin出现了点问题，我把可用的旧版本上传到了github

    经测试该版本编译没有问题. 下载地址:https://github.com/zzx2GH/Pangolin.git

  6. Maven与Eclipse使用中遇到的问题解决之道

    在使用Maven以及Eclipse的Maven插件时,我和同事遇到了一下几个问题,本着知其然知其所以然的学习精神,总结如下: Unrecognised tag 问题 由于我使用本地代理仓库,所以set ...

  7. BOM基础（四）

    最近写的文章感觉内容不像之前那么充实,内容可能也有点杂.对于DOM,和BOM来说,要理解是不难的,难的是做的时候.要自己想的到,而且,对于目前阶段来说,BOM还存在着很大的兼容性问题,最主要就是要兼容 ...

  8. java装箱跟拆箱解析

    /** * 在jdk1.5之后,java为基本数据类型到对应的应用数据类型提供了自动拆箱装箱操作 * 不管是自动拆箱还是自动装箱都是应用数据类型有的方法,基本数据类型是没有任何方法可调用的 *从概念上 ...

  9. KoaHub.JS基于Node.js开发的Koa 生成验证码插件代

    ccap node.js generate captcha using c++ library CImg without install any other lib or software node- ...

  10. 算法模板——splay区间反转 1

    实现的功能:将序列区间反转,并维护 详见BZOJ3223 var i,j,k,l,m,n,head,a1,a2:longint; s1:ansistring; a,b,c,d,fat,lef,rig: ...