第1个回答 2020-10-07
非监督学习是监督学习的反向。
监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成
利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的 过程，也称为监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。
监督学习中需要注意的问题：
1、偏置方差权衡
第一个问题就是偏置和方差之间的权衡。假设我们有几种不同的,但同样好的演算数据集。一种学习算法是基于一个未知数的输入，在经过这些数据集的计算时,系统会无误的预测到并将正确的未知数输出。一个学习算法在不同的演算集演算时如果预测到不同的输出值会对特定的输入有较高的方差。一个预测误差学习分类器是与学习算法中的偏差和方差有关的。一般来说,偏差和方差之间有一个权衡。较低的学习算法偏差必须“灵活”,这样就可以很好的匹配数据。但如果学习算法过于灵活,它将匹配每个不同的训练数据集,因此有很高的方差。许多监督学习方法的一个关键方面是他们能够调整这个偏差和方差之间的权衡(通过提供一个偏见/方差参数,用户可以调整)。
2、功能的复杂性和数量的训练数据
第二个问题是训练数据可相对于“真正的”功能（分类或回归函数）的复杂度的量。如果真正的功能是简单的，则一个“不灵活的”学习算法具有高偏压和低的方差将能够从一个小数据量的学习。但是，如果真功能是非常复杂的（例如，因为它涉及在许多不同的输入要素的复杂的相互作用，并且行为与在输入空间的不同部分），则该函数将只从一个非常大的数量的训练数据，并使用可学习“灵活”的学习算法具有低偏置和高方差。因此，良好的学习算法来自动调整的基础上可用的数据量和该函数的明显的复杂性要学习的偏压/方差权衡。