我是靠谱客的博主 甜蜜奇异果，这篇文章主要介绍N1_基本介绍AI，ML，DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement learning和supervised learning，现在分享给大家，希望可以做个参考。
AI，ML，DL
AI：目的
machine learning：方法
deep learning：机器学习其中的一部分
机器学习的定义
1. 写一个程序让机器获得学习的能力
2. 从数据中找一个function
步骤
1. 建立一个大的 function set，即 model
2. 通过 training data 来判断 f 的好坏
3. 通过算法选出最好的 f
几种机器学习
根据不同的情况选择不同的方案
1. supervised learning：有大量处理好的数据集
2. semi-supervised learning：有标签的数据+没有标签的数据
3. transfer learning：有标签的数据+不相关的数据
4. reinforcement learning：没有大量的数据
不同的输出要求
1. regression：输出数值
2. classification：binary classification 二元分类 输出 yes 或 no
multi-class classification： 如新闻分类
3. structured learning
reinforcement learning和supervised learning
RL：不知道具体答案，从评价中学习
SL： 数据集包括答案，告诉机器怎么做
最后
以上就是甜蜜奇异果最近收集整理的关于N1_基本介绍AI，ML，DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement learning和supervised learning的全部内容，更多相关N1_基本介绍AI，ML，DL机器学习的定义步骤几种机器学习不同的输出要求reinforcement内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复