機器學習的一些概念以及線性迴歸算法整理

監督學習與無監督學習 根據訓練數據是否擁有標記信息,學習任務可大致分爲兩大類:「監督學習」和「無監督學習」,分類和迴歸是前者的代表,聚類是後者的代表。–《機器學習(西瓜書)》 關於監督學習,李航《統計學習方法》是這樣描述的:從給定的、有限的、用於學習的訓練數據集合出發,假設數據是獨立同分布產生的;並且假設要學習的模型屬於某個函數的集合,稱爲假設空間;應用某個評價準則,從假設空間中選取一個最優的模型
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