supervised learning
2016-10-07 13:41:45 0 举报监督学习是机器学习的一种方法，其中模型通过训练数据集进行学习。在这种方法中，我们提供一组带有标签的输入数据和相应的输出数据，然后让模型通过学习输入与输出之间的关系来进行预测。一旦模型被训练好，我们就可以用它来对新的、未标记的数据进行预测。监督学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
作者其他创作
大纲/内容
最优分类器
监督式学习
变量选择
数据变换
数据预处理
训练数据集
交叉验证
预测
新数据集
分类器测试与评估
机器学习建分类器
输出标签
变量标准化
数据抽样
降维
干净数据集
校准
测试数据集
数据处理
拆分
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