[10分鐘搞懂機器學習] 4.3 使用交叉驗證評估分類演算法? 小心高準 ...

依訓練資料、產出判別的過程與結果不同，機器學習大致上可以分為三類：監督式學習(Supervised Learning)、非監督式學習(Unsupervised Learing) 與增強式 ...

這種演算法被稱為多元分類（multi-class classification），顧名思義，它可以用來解決有多種（或很多種）回答的問題，例如：哪種口味、哪個人、哪個部分、哪間公司、哪位參選人。大 ...

監督式學習最常處理的兩個問題：迴歸、分類。當你預測的目標為連續的數值，我們稱其為迴歸；若目標為離散的，稱其為分類。 我們用一點簡單的數學說明兩者的差異。

在人工智慧下的機器學習， 其實分有三種類型， 包含「監督式學習」、「非監督式學習」和「增強學習」。 承如人工智慧、機器學習、深度學習介紹，

下面這張圖主要說明，機器學習主要分成: Supervised Learning(監督式學習)、Unsupervised learning(非監督式學習)、Semi-supervised Learning(非監督式學 ...

Python機器學習-多元分類的5種模型 · 一、邏輯回歸(Logistic Regression) · 二、支持向量機(Support Vector Machine, SVM) · 三、決策樹(Decision Tree).

（一）監督式學習（Supervised Learning） · · 監督式學習定義. 提供機器大量有歷史資料、有標記標籤的「輸入」和「輸出」資料配對分類。例如，我們給機器多組啤酒與葡萄酒的 ...

機器學習的種類最主要分成四種：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Un-supervised learning）、半監督式學習（Semi-supervised learning）及強化 ...

分類 · 無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標註的結果。常見的無監督學習演算法有生成對抗網路（GAN）、聚類。 · 半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。 · 強化學習 ...