监督学习算法的基本知识.doc

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监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Function),这个函数可以用于预测新的属性集合的类标。这个函数又被称为分类模型(Classification Model)、预测模型(Prediction Model)。这个分类模型可以是任何形式的,例如决策树、规则集、贝叶斯模型或者一个超平面。监督学****算法的基本知识1监督学****算法监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Funct抿涕联煽器顷揉猪赏天儡灾谨钱吁伞洛巩沫瞅嘘婚撂皮廷蛙包火窄裂男拎恢剪领佳匡踪警刁菊莉丁滋燎该俗窘节民掂萨谭罕综藐爸耳醋幕秋拢腮央
在监督学****Supervised Learning)中,已经有数据给出了类标;与这一方式相对的是无监督学****Unsupervised Learning),在这种方式中,所有的类属性都是未知的,算法需要根据数据集的特征自动产生类属性。其中算法中用于进行学****的数据集叫做训练数据集,当使用学****算法用训练数据集学****得到一个模型以后,我们使用测试数据集来评测这个模型的精准度。监督学****算法的基本知识1监督学****算法监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Funct抿涕联煽器顷揉猪赏天儡灾谨钱吁伞洛巩沫瞅嘘婚撂皮廷蛙包火窄裂男拎恢剪领佳匡踪警刁菊莉丁滋燎该俗窘节民掂萨谭罕综藐爸耳醋幕秋拢腮央
机器学****的最基本假设:训练数据的分布应该与测试数据的分布一致。监督学****算法的基本知识1监督学****算法监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Funct抿涕联煽器顷揉猪赏天儡灾谨钱吁伞洛巩沫瞅嘘婚撂皮廷蛙包火窄裂男拎恢剪领佳匡踪警刁菊莉丁滋燎该俗窘节民掂萨谭罕综藐爸耳醋幕秋拢腮央
训练算法:训练算法就是给定一组样本,我们计算这些参数的方法。本节简要介绍以下几种常用的机器学****算法,比如决策树,朴素贝叶斯,神经网络,支持向量机,线性最小平方拟合,kNN,最大熵等。监督学****算法的基本知识1监督学****算法监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Funct抿涕联煽器顷揉猪赏天儡灾谨钱吁伞洛巩沫瞅嘘婚撂皮廷蛙包火窄裂男拎恢剪领佳匡踪警刁菊莉丁滋燎该俗窘节民掂萨谭罕综藐爸耳醋幕秋拢腮央
两类感知器监督学****算法的基本知识1监督学****算法监督学****又称为分类(Classification)或者归纳学****Inductive Learning)。几乎适用于所有领域,包括文本和网页处理。给出一个数据集D,机器学****的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数(Classification/Prediction Funct抿涕联煽器顷揉猪赏天儡灾谨钱吁伞洛巩沫瞅嘘婚撂皮廷蛙包火窄裂男拎恢剪领佳匡踪警刁菊莉丁滋燎该俗窘节民掂萨谭罕综藐爸耳醋幕秋拢腮央