李宏毅机器学习总结笔记1

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接: https://blog.csdn.net/you_jinpeng/article/details/90767321

课程学习内容介绍

在这里插入图片描述
一,方案:
1.监督学习(有标签)

2.半监督学习
在这里插入图片描述
比如识别猫狗,有少量猫狗有标签的照片还有很多没有标签的猫狗照片。

3.无监督学习

4.迁移学习(transfer learning)
在这里插入图片描述
5.强化学习(边感知自己的行为和结果,意识这样做对不对)

二,其它介绍
1.regression:一个机器学习task,输出一个数值。如:预测明天的pm2.5.输出明天可能的pm2.5值。
2.classification:分两种{二元yes或者no,很多个选项选择正确的问题(如下棋,在19 X 19个格子中选择正确的一个格子下)}
3.structured learning:如语言识别(新的黑暗大陆)

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/you_jinpeng/article/details/90767321