我是靠谱客的博主 舒心火龙果，这篇文章主要介绍我的机器学习笔记（二）--- 监督学习一、监督学习的内容二、监督学习的定义三、监督学习的数学描述四、监督学习的常见任务，现在分享给大家，希望可以做个参考。
文章目录
- 一、监督学习的内容
- 二、监督学习的定义
- 三、监督学习的数学描述
- 四、监督学习的常见任务
我的机器学习笔记（二）— 监督学习
一、监督学习的内容；
二、监督学习的定义；
三、监督学习的数学描述；
四、监督学习的常见任务。
一、监督学习的内容
- 要有许多样本
- 每个样本要有明确的答案
- 犯错会被惩罚
- 多次练习直至不再犯错
二、监督学习的定义
监督学习（supervised learning）
- 从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时可以根据这个函数预测结果。
三、监督学习的数学描述
-
给定一些训练样本：{(xi，yi),1<i<N};
-
其中xi是输入，yi是需要预测的目标。
-
计算机自动寻找一个决策函数F(·)来建立x与y之间的关系：
- y^ = f(Φ(x),θ),
- 其中：Φ是一种函数变换，θ是模型参数
-
选取参数θ使得预测结果与预测目标y之间的差别尽可能小。
-
注意：
- 算法参数 — 超参数，hyperparameters，由人为指定，不指定时取默认值
- 模型参数 — 参数，parameters，由模型自行学习、自动更新。
- 权重 – weight
- 偏置 – bias
四、监督学习的常见任务
- 分类
- K近邻 – KNN
- 决策树
- 支持向量机模型 – SVM
- 回归
最后
以上就是舒心火龙果最近收集整理的关于我的机器学习笔记（二）--- 监督学习一、监督学习的内容二、监督学习的定义三、监督学习的数学描述四、监督学习的常见任务的全部内容，更多相关我的机器学习笔记（二）---内容请搜索靠谱客的其他文章。
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