篇文章并回诵，检测每日必复习（5分钟）线代第二讲学习内容：暴力英语：早上继续从第一篇文章开始回诵，每日长难句，一篇六级阅读数学：关于泰勒公式的23道题目纠错，40分钟刷题16道期末复习：机器学习网课，关于有监督学习和无监督学习的理解

有监督学习和无监督学习解释：线性模型要做的有两类任务：分类任务、回归任务分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本回归就是用来拟合尽可能多的点的分布的方法，我们可以通过拟合的直线知道一个新样本的相关数值有监督的学习

总结线性回归是有监督学习里最常见也是最简单的一种形式，可以分为一元线性回归和多元线性回归，适用情况为是连续型数据，为任意数据。

朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯

，尤为重要，虽然在企业开发中不一定用得到，但是基础的原理就藏在这里分类监督学习SupervisedLearning：已知数据输出（经过标注的）情况下对模型进行训练，根据输出进行调整、优化的学习方式称为有监督学习

一个好的总结：机器学习知识点全面总结_GoAI的博客-CSDN博客_机器学习笔记监督学习和无监督学习很好区分：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label），输入数据有标签，则为有监督学习

【人工智能】—学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示上一章BayesianNetworks本章：观测学习学习学习元素机器学习概论机器学习对什么有用自动语音识别计算机视觉Informationretrieval

朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，常用于分类问题。它基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和后验概率得出类别概率，进而进行分类。朴素贝叶斯假设特征之间互相独立，即一个特征的出现对另一个特征的出现没有影响。

首发于人工智能写文章机器学习中的判别式模型和生成式模型Microstrong微信公众号：Microstrong，人工智能算法工程师已关注78人赞同了该文章目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型

1.SVM要解决的问题SVM的全称SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。

本文主要内容来源于BerkeleyCS285DeepReinforcementLearning强化学习一般来说机器学习模式可以分为三类：有监督学习：SupervisedLearning无监督学习:UnsupervisedLearning

有监督学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元。然后可以将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练数据集用于建立预测模型，验证数据集用于测试模型的准确性。

目录前言一、分类和预测分类预测二、关于分类和预测的问题准备分类和预测的数据评价分类和预测方法混淆矩阵评估准确率参考资料前言分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习

强化学习入门必备基础文章目录强化学习入门必备基础1.强化学习与机器学习1.1有监督学习1.2半监督学习1.3无监督学习1.4强化学习1.5深度学习2.强化学习中的一些概念2.1智能体、动作、状态2.2策略函数

文章目录前言一、预测建模1.1预测建模涉及的方面：1.2预测建模的几何理解1.3预测模型参数估计的基本策略1.4有监督学习算法与损失函数：1.5参数解空间和搜索策略1.6预测模型的评价1.6.1模型误差的评价指标

一、定义有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。一句话：给定数据，预测标签。无监督学习是机器学习任务的一种。

然而在长久的探索中，这种BERT/MAE式的预训练算法仍未在卷积模型上成功（即大幅超过有监督学习）。

1.有监督学习先看有监督学习算法，它是当前实际应用中使用最广的机器学习算法。进一步可以分为分类问题与回归问题两大类。前面说过，有监督学习算法的预测函数为：即根据输入即根据输入数据x预测出输出数据y。

强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无

|||功能有监督学习线性二分类与多分类（LinearSupportVectorClassification）非线性二分类与多分类（SupportVectorClassification,SVC）普通连续型变量的回归

此外，也可以结合有监督学习、强化学习等方式来进一步提升ChatGPT的能力。正如它所说，它确实使用了监督学习和强化学习等多种

方法概括文章所使用的方法是有监督学习。但是我们并没有类似下方带有标签的训练数据，这要怎么做呢？本篇文章就采用了一个方法能够自己自足。他直接使用Prompt的方式让语

（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有

•有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签•无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(DimensionReduction)聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

1.基础知识1.1文本分类为有监督学习，需要整理样本，确定样本标签与数目。

结果该研究一次就把无监督学习（学习后再用于分类等后续任务）的指标提升了7-10%，甚至可以媲美有监督学习的效果。

注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。

有监督学习。常见的决策树算法有ID3，C4.5，CART。ID3：采取信息增益来作为纯度的度量。选取使得信息增益最大的特征进行分裂。

频率均值和方差假设检验---t检验-皮尔逊卡方检验-似然比-互信息非组成构词法--不可替换性有监督学习--无监督学习区分标准--数据分类是否已知

有监督学习算法，训练数据有标签⭐原理：1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离（欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度）2、按照距离大小升序排序3、选取距离最小的前k个点（k的值需要事先设定）4、确定前k个点所在类别的出现频率

Logistic分类是有监督学习，必须需要人工标注；聚类则是无监督学习，只需要原始自然数据不需要标签。Logistic分类包括二分类与多分类，本篇文章重点关心

•分类(classify)分类是有监督学习方法中的一种，是从特定的数据中挖掘模式并作出判断的过程。

一、什么是KNN算法K近邻（K-NearestNeighbor,KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。

在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将示例表示为空间中的点，映射使得单独类别的示例除以尽可能宽的明确间隙。然后将新的示例映射到同一空间，并根据它们落在哪个边缘预测属于一

朴素贝叶斯是直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象的类。

视频学习要点P1有监督学习和无监督学习有监督学习：有因变量，有特征向量，目标是能够对未在数据集中出现的输入给出合理的预测，可分为：回归：目标变量连续分类：目标变量离散无监督学习：无因变量，有特征向量，目标是寻找数据中的结构典型数据集

一、三类机器学习问题主要有三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。这里的监督怎么理解呢？监督可以理解为训练数据需要人工打标签，比如首先收集到1000

神经网络能够取得非常好的效果得益于使用大量的带标签数据进行有监督学习训练。但是这样的训练方法面临两个难题：有些情况下我们无法采集到大量数据；给数据打标签需要消耗大量人力财力。当我

http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/的翻译如图，对于有监督学习，深度网络的输出结果是30%可能性predict-label=070%可能性predict-label

监督学习(Supervisedlearning)无监督学习(Unsupervisedlearning)、半监督学习(Semi-supervisedlearning)，分类聚类回归监督学习1、监督式学习（Supervisedlearning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（learningmodel），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述参考文献：CNN是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。

概念  决策树(DecisionTree)是一种有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策（基于分类或者回归）规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。  

有监督学习和无监督学习有监督学习：有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。

有监督学习和无监督学习很容易区分和理解,直白来讲，监督的含义就是训练数据集和测试数据集有没有标签:如果数据集中包含了特征和标签的,是有监督学习,也就是最后的计算结果对不对，是有标准答案可以做参考和对比的

LDA线性判别分析线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。

在机器学习领域中，有监督学习和无监督学习之分。监督学习是对已有的历史数据，并且知道了数据得到的结果，又可分为回归和

agt=56机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习，对训练有标签的数据有用，但是对于其他没有标签的数据，则需要预估。

GPT-2：最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想。

机器学习可以分为预测型和决策性，有监督学习和无监督学习属于预测型，强化学习属于决策型。策略是从状态到行为的映射，分为随机策略和确定性策略。随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。