機器學習總結(一)——有監督和無監督、生成模型和判別模型

1. 有監督與無監督的區別 是否爲有監督需要看輸入的數據是否含有標籤（label）。 數據含有標籤，爲有監督；不含有標籤，爲無監督； 半監督學習：綜合利用有類標籤的數據和沒有類標籤的數據，來生成合適的分類函數。利用少量標註樣本和大量未標註樣本進行機器學習，從概率學習角度可理解爲研究如何利用訓練樣本的輸入邊緣概率 P(x)和條件輸出概率P (y|x)的聯繫設計具有良好性能的分類器。 2. 生成模型與

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