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基于数据寻找规律从而建立关系#xff0c;进行升级#xff0c;如果是以前的固定算式那就是符号学习了
2.基本框架 3.监督学习和无监督式学习#xff1a; 监督学习#xff1a;根据正确结果进行数据的训练#xff1b; 在监督式学习中#xff0c;训练数据包括输…1.是什么
基于数据寻找规律从而建立关系进行升级如果是以前的固定算式那就是符号学习了
2.基本框架 3.监督学习和无监督式学习 监督学习根据正确结果进行数据的训练 在监督式学习中训练数据包括输入和对应的输出标签。模型的目标是学习如何映射输入到输出。 在训练期间模型通过与标签进行比较来调整自身的参数以最小化预测与真实标签之间的误差。 一旦模型经过训练它可以用于预测未见过的输入数据的输出标签。 例如给定一组包含猫和狗图像的数据集并且每张图像都有相应的标签是猫还是狗监督式学习算法可以学习如何从图像中提取特征并预测新图像中是否有猫或狗。比如性格预测等等 无监督式学习 在无监督式学习中训练数据没有与之相关联的输出标签。模型的目标是从数据中发现隐藏的结构或模式。 模型试图在数据中找到某种形式的组织或聚类而无需事先知道该数据的标签。 由于缺乏标签无监督式学习通常用于探索性数据分析或数据预处理阶段。 例如使用聚类算法对一组顾客的购买历史进行分组以发现具有相似购买模式的顾客群体而无需事先知道每个顾客的标签或类别。 强化学习 根据执行效果给定一种奖励惩罚的模式比如RAGAlphaGO **新思路**混合学习
