题目: Supervised learning

简介:

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习,其同样是基于示例输入-输出数据对,在输入和输出数据之间建立数学函数的机器学习任务,而该数学函数来源于对有标签训练数据集的学习过程。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。一个监督式学习者的任务在观察完一些事先标记过的训练范例(输入和预期输出)后,去预测这个函数对任何可能出现的输入的输出。要达到此目的,学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。在人类和动物感知中,则通常被称为概念学习(concept learning)。

主要内容:

  • 监督学习
  • 统计分类
  • 回归分析
  • 感知器
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机
  • 朴素贝叶斯分类器
  • 决策树学习
  • 人工神经网络
  • 集成学习
  • k近邻算法
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分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。总之,分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称,包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。
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