1数据集合
scikit-leaning 数据集合 data set 样本 sample 特征 feature分类任务(二分类)分辨垃圾邮件,分辨股票涨跌 多分类任务,数字识别,图像识别,判断发送给客户信用卡的风险 2048自动 游戏,下围棋游戏分类任务。自动驾驶(多分类问题) 多分类任务可以转换成二分类回归任务:结果是一个连续的值,而非一个类别
有的回归问题可以简化成分类任务2,监督学习,
非监督学习: 意义:对数据进行降维处理 特征提取:信用卡的信用评级和人的胖瘦无关? 特征压缩:PCA 用处: 降维,异常检测半监督学习: 一部分有标记,一部分数据没有 各种原因导致标记缺失 先用无监督进行处理,然后用监督增强学习: 在环境中进行学习加强反馈 应用:机器人3.机器学习其他分类
批量学习在学学习 优点:及时反应环境#需要加强数据监控参数学习非参数学习