什么是有监督学习?
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2021-01-06 04:48 更新 🍊小桔子 •  737
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监督学习是使用已知的示例来训练网络,它是用数据和其一一对应的标签来训练一个预测模型,将输入数据映射到标签的过程。
建立监督模型需要三个步骤:建立模型,训练模型和测试模型。
为了让你更好地理解监督学习,下面我将举一个简单的例子:
假设你是一名学生,并且想学习一个称为机器学习的学科,加入了机器学习的补习班。
在这种情况下,你就是一个模型。
现在你的老师要教你机器学习。在教学过程中,老师可能会使用一些资源。在机器学习的术语中,这是训练过程。我们使用过去或当前的数据来训练模型,培训过程根据学习算法而有所不同。简而言之,我们要做的是尝试找出数据中的模式。
课程结束时,你的老师可能会测试你的知识,以检查您的学习状况,并在此基础上将采取一些措施来改善你的知识。这里要注意的一种情况是,老师在教学过程中可能使用了一些示例,因此显然他不会在测试中问那些个示例。如果他问这个例子,那么您就可以轻松解决它,因为你已经学会了它。老师会测试以确保你已经了解了这一概念,并且在新示例中也能表现出色。
在机器学习术语中,由于我们已经在训练数据上训练了我们的模型,因此它将(大部分时间)在训练数据上表现良好。为了检查其实际的预测能力或准确性,我们必须在未知的数据(测试数据)上对其进行测试。通常我们将整个数据集以70:30的方式划分,分别形成训练数据和测试数据。

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2021-01-06 05:52 更新 Lisa •  1102