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机器学习思维导图

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机器学习概述

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思维导图大纲

机器学习思维导图模板大纲

监督学习

通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),在利用这个模型将所有的输入映射为响应的输出。

无监督学习

它与监督学习的不同之处,在于我们事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。

半监督学习

在训练阶段结合了大量未标记的数据和少量标签数据。与使用所有标签数据的模型相比,使用训练集的训练模型在训练时可以更为准确。

强化学习

事先设定一个回报函数(reward function),通过这个函数来确认否越来越接近目标,类似我们训练宠物,如果做对了就给他奖励,做错了就给予惩罚,最后来达到我们的训练目的。

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