1, 반 감독 학습
반감독 학습 알고리즘에서는 입력 데이터 부분이 식별되어야 하고, 일부는 식별되지 않습니다. 이러한 학습 모델은 예측에 사용할 수 있지만, 모델은 먼저 합리적인 조직 데이터를 위해 데이터의 내부 구조를 배워야 합니다. 응용 프로그램 장면에는 분류 및 회귀가 포함되며, 이 알고리즘에는 먼저 식별되지 않은 데이터를 모델링하고 식별된 데이터를 예측하는 일반적인 감독 학습 알고리즘의 확장이 포함됩니다.
2, 감독되지 않은 학습 모델
감독되지 않은 학습에서 데이터는 특별히 식별되지 않습니다. 학습 모델은 데이터의 내부 구조를 추론하기 위한 것입니다. 적용 장면에는 연관 규칙 학습 및 클러스터링 등이 포함됩니다.
3, 감독 학습 모델
학습 모델을 감독하는 것은 사람들이 자주 말하는 분류이다. 기존 교육 샘플 (즉, 알려진 데이터 및 해당 출력) 을 통해 최적의 모델을 교육하고, 이 모델을 사용하여 모든 입력을 해당 출력으로 매핑하고, 출력을 간단하게 판단하여 분류 목적을 달성한다. 알 수 없는 데이터를 분류할 수 있는 능력이 있습니다.
이들은 데이터 마이닝 공통 모델을 수행하는 빅 데이터 분석가입니다. 데이터 분석 산업에 종사하는 모든 사람들이 빨리 배울 수 있기를 바랍니다. 더 많은 것을 알고 싶다면 계속 관심을 기울여 주시기 바랍니다!