机器学习第二天(监督学习,无监督学习,强化学习,混合学习)

1.是什么

基于数据寻找规律从而建立关系,进行升级,如果是以前的固定算式那就是符号学习
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2.基本框架

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3.监督学习和无监督式学习:

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  1. 监督学习:根据正确结果进行数据的训练;
    在监督式学习中,训练数据包括输入和对应的输出标签模型的目标是学习
    如何映射输入到输出

    在训练期间,模型通过与标签进行比较来调整自身的参数,以最小化预测与真实标签之间的误差。
    一旦模型经过训练,它可以用于预测未见过的输入数据的输出标签。
    例如,给定一组包含猫和狗图像的数据集,并且每张图像都有相应的标签(是猫还是狗),监督式学习算法可以学习如何从图像中提取特征,并预测新图像中是否有猫或狗。(比如性格预测等等)

  2. 无监督式学习:
    在无监督式学习中,训练数据没有与之相关联的输出标签。模型的目标是从数据中发现隐藏的结构或模式
    模型试图在数据中找到某种形式的组织或聚类,而无需事先知道该数据的标签。
    由于缺乏标签,无监督式学习通常用于探索性数据分析或数据预处理阶段。
    例如,使用聚类算法对一组顾客的购买历史进行分组,以发现具有相似购买模式的顾客群体,而无需事先知道每个顾客的标签或类别。

  3. 强化学习:
    根据执行效果给定一种奖励惩罚的模式:比如RAG,AlphaGO

  4. **新思路:**混合学习

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