机器学习任务类型

AI100_1 2023-01-12 23:48:16

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一、机器学习简介 1.机器学习发展历程简单用思维导图的形式梳理一下机器学习的发展历程：在过去二十年中，人类收集、存储、传输、处理数据的能力取得了飞速提升，人类社会的各个角落都积累了大量数据，亟需能有效地对数据进行分析利用的机器算法，而机器学习顺应了大时代的这个需求，因此该学科领域很自然地取得巨大发展、受到广泛关注。 2.机器学习任务分类 机器学习大体可分为如下几类：重点讲解“监督”的含义。以监督学习（supervised learning）为例，监督学习的任务是尝试学习一个数学模型，使模型能够对

在学习机器学习之前，如果能先了解下机器学习都能做什么，大概的体系结构是什么，也许学起来会事半功倍。

摘要：分类任务是解决各种应用问题的方式。实践中，我们常用机器学习算法将现实问题归纳为分类任务进行解决，一个简单易懂的问题归纳例子就是垃圾邮件的识别问题，解决时常将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。那么算法建模及问题解决应如何从问题域中归纳分类任务类型，且每种分类任务类型都可能会使用专门的建模方法。这都将影响问题的最后解决。面临样本的不同分类标签，如何识别此类问题是何...

一、机器学习任务的分类 1. 四个机器学习的任务教计算机下棋；垃圾邮件识别，教计算机自动识别某个邮件是不是垃圾邮件；人脸识别，教计算机通过人脸的图像识别这个人是谁；无人驾驶，教计算机自动驾驶汽车从一个指定地点到另一个指定地点。 2. 以上四个机器学习的任务哪两个是一类，哪两个又是另一类呢？划分的标准是什么？（1）划分的标准是经验E；在 2.垃圾邮件和 3.人脸识别中，经验完全由人收集起来输入进计算机的；例如 2（垃圾邮件识别）中我们需要很多的垃圾邮件和非垃圾邮件，同时对每一封邮件我们要

文章目录一、分类任务1. 二分类（Binary Classification）2. 多分类（Multi-class Classification）二、回归任务我们所关注的机器学习的基本任务主要有两类，一类是分类，一类是回归。一、分类任务分类任务，其实在之前博客中所举的例子都是一个分类任务。比如图像识别，让机器识别一张图片是一只狗还是一只猫。分类任务即是将我们给定的数据进行分类。分类任务又具体分为了以下几种。 1. 二分类（Binary Classification）相对而言，二

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