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神经网络与机器学习 第一讲(5)——三种机器学习类型
阅读量:5231 次
发布时间:2019-06-14

本文共 444 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一、三种类型

  1. 有监督学习

    1) 给定输入,预测输出

  2. 增强学习

    1) 学习到一个序列,使最终的收益最大(下棋等)

  3. 无监督学习

    1) 发现输入的内部表示

二、有监督学习的两种类型

  1. 回归(拟合)

  2. 分类

三、增强学习

  1. 在增强学习中,我们需要学习一个行为序列,但是唯一的有监督信号是最终的一个标量:回报值

  2. 目标:每次选择一个行为都最大化最终的回报值

  3. 增强学习是困难的,唯一的有监督信息(下棋输赢)提供不了太多的有用信息

  4. 增强学习模型很难学习到百万级别的参数个数,一般几十个,最多上千

四、无监督学习

  1. 不仅仅是聚类,聚类是一种非常稀疏的表示

  2. 发现有用的表示

  3. 降维

  4. 某种目标上“好”的表示(二值向量)

转载于:https://www.cnblogs.com/fengfangxiang/archive/2012/12/01/2797755.html

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