Supervised Machine Learning 监督机器学习方法简述

监督机器学习，一种数据驱动的方法，其核心在于训练数据带有标签，本文主要探讨其关键方法。正则化是解决过度拟合问题的重要手段，通过限制模型复杂度，如LASSO中的惩罚项，选择对预测更有价值的特征。回归算法如惩罚回归，利用统计学的普通最小二乘法，但加入了正则化元素，以找到既能准确预测又不过度依赖多...

首先，正则化是解决过度拟合的关键概念，它通过限制模型的复杂度来避免机器记住数据，而非学习其内在规律。例如，LASSO回归通过引入惩罚项，决定每个特征的权重，只有当预测精度的提升大于惩罚项增加，才会选择加入特征，确保模型的简洁性和有效性。支持向量机(SVM)是分类方法之一，它通过找到一个最优的超平面...

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)四大类。 常见的监督学习算法包含以下几类: (1)人工神经网络(Artificial Neural Network)类:反向传播(Backpropagation)、波尔兹曼机(Boltzmann Machi...

无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。常见的无监督学习算法有:聚类(如 k-means)降维(如 PCA)密度估计(如核密度估计)强化学习是机器学习的另一种方法，它模拟了人类或智能体在环境中学习的过程。在强化学习中，算法在执行某些动作...

SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成...

通过训练具有许多隐层的神经网络来创建丰富层次表示的方法。无监督机器学习　unsupervised machine learning 基于无标注的输入数据，学习输入-输出映射函数的任务。有监督机器学习　supervised machine learning 基于标注的示例输入-输出对，学习输入-输出映射函数的任务。知识存储　knowledge storage 组织将有价值的...

在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入...

这里我们先介绍一下在监督学习(supervised learning)中常见的三个符号: m,描述训练样本的数量 x,描述输入变量或特征 y,描述输出变量或者叫目标值 请注意,一个样本可能有很多的特征,因此x和y通常是一个向量。不过在刚开始学习的时候,为了便于理解,你可以暂时理解为这就是一个具体的数值。 训练集会包含很多的样本,...

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）[1][2][3]。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical ...

）机器学习（MachineLearning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deeplearning，GMM，SVM，HMM，dictionarylearning，knn，Adaboosting不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络...