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深度学习中标签、有监督学习、回归等概念通俗解释

51自学网 2022-03-01 20:20:54
  cnn卷积神经网络

深度学习中标签、有监督学习、回归等概念

 

转载自:https://blog.csdn.net/PTkin/article/details/50910546
边讲概念边用"书"来举例子

1、特征(feature):数据的特征。

书的内容

2、标签(label):数据的标签。

书属于的类别,例如“计算机”“图形学”“英文书”“教材”等。

3、学习(learning):将很多数据丢给计算机分析,以此来训练该计算机,培养计算机给数据分类的能力。换句话说,学习指的就是找到特征与标签的映射(mapping)关系。这样当有特征而无标签的未知数据输入时,我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。

把很多书交给一个学生,培养他给书本分类的能力。

4、有监督学习(supervised learning):不仅把训练数据丢给计算机,而且还把分类的结果(数据具有的标签)也一并丢给计算机分析。 由于计算机在学习的过程中不仅有训练数据,而且有训练结果(标签),因此训练的效果通常不错。训练结束之后进行测试

不仅把书给学生进行训练给书本分类的能力,而且把分类的结果(哪本书属于哪些类别)也给了学生做标准参考。

5、半监督学习(semi-supervised learning):给计算机大量训练数据与少量的分类结果(具有同一标签的集合)。

给学生很多未分类的书本与少量的清单,清单上说明哪些书属于同一类别。

6、无监督学习(unsupervised learning):只给计算机训练数据,不给结果(标签),因此计算机无法准确地知道哪些数据具有哪些标签,只能凭借强大的计算能力分析数据的特征,从而得到一定的成果,通常是得到一些集合,集合内的数据在某些特征上相同或相似。

只给学生进行未分类的书本进行训练,不给标准参考,学生只能自己分析哪些书比较像,根据相同与相似点列出清单,说明哪些书比较可能是同一类别的。

7、聚类(clustering):无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合,集合中的对象与同集合中的对象彼此相似,与其他集合中的对象相异。

没有标准参考的学生给书本分的类别,表示自己认为这些书可能是同一类别的(具体什么类别不知道)。

8、分类(classification):有监督学习的两大应用之一,产生离散的结果。

例如向模型输入人的各种数据的训练样本,产生“输入一个人的数据,判断是否患有癌症”的结果,结果必定是离散的,只有“是”或“否”。

9、回归(regression):有监督学习的两大应用之一,产生连续的结果。

例如向模型输入人的各种数据的训练样本,产生“输入一个人的数据,判断此人20年后今后的经济能力”的结果,结果是连续的,往往得到一条回归曲线。当输入自变量不同时,输出的因变量非离散分布。


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