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机器学习中的监督学习和无监督学习

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Python学习杂记
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机器学习概述
机器学习是人工智能的一个重要分支,主要分为监督学习和无监督学习两种方法,用于从数据中学习和进行预测或决策。
监督学习
监督学习通过输入输出的训练数据来训练模型,目的是找到一个函数用于预测新输入的数据。例如,使用房屋特征预测价格的模型。常见算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量机。
监督学习示例:简单线性回归
使用Python和sklearn库,可以根据房屋面积和价格数据训练一个线性回归模型,并对新的房屋面积进行价格预测。
无监督学习
无监督学习不依赖于标签数据,旨在发现数据的模式或结构。例如,对新闻文章进行聚类以发现相似主题。常见算法有K-means聚类、层次聚类和主成分分析。
无监督学习示例:K-means聚类
利用sklearn库的KMeans模型,可以对新闻文章关键词数量数据进行聚类,从而找出数据中的模式。
监督学习的应用方向
监督学习在医疗诊断、金融市场分析、自然语言处理、图像识别、推荐系统和精准农业等多个领域有着广泛的应用。
无监督学习的应用方向
无监督学习适用于客户细分、社交网络分析、异常检测、图像分割、数据压缩和基因组学等领域。
结合应用
监督学习和无监督学习经常结合使用,如半监督学习和特征处理,以提高学习效率和准确性。
总结
监督学习通过对已知结果的学习进行预测和分类,无监督学习探索数据的内在结构以发现未知的模式。这两种学习方法的应用正变得越来越广泛和深入。
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